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J-GLOBAL ID：202002243031564085   整理番号：20A1015872

遺伝子発現プロファイルを用いた薬物誘発肝損傷予測のための多様なアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Diverse approaches to predicting drug-induced liver injury using gene-expression profiles

著者 (9件)： Sumsion G. Rex (Department of Biology, Brigham Young University, Provo, USA) ,  Bradshaw Michael S. (Department of Biology, Brigham Young University, Provo, USA) ,  Beales Jeremy T. (Department of Biology, Brigham Young University, Provo, USA) ,  Ford Emi (Department of Biology, Brigham Young University, Provo, USA) ,  Caryotakis Griffin R. G. (Department of Biology, Brigham Young University, Provo, USA) ,  Garrett Daniel J. (Department of Biology, Brigham Young University, Provo, USA) ,  LeBaron Emily D. (Department of Biology, Brigham Young University, Provo, USA) ,  Nwosu Ifeanyichukwu O. (Department of Biology, Brigham Young University, Provo, USA) ,  Piccolo Stephen R. (Department of Biology, Brigham Young University, Provo, USA)
資料名： Biology Direct (Web)  (Biology Direct (Web))
巻： 15  号： 1  ページ： 1-12  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7054A  ISSN： 1745-6150  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 薬物誘発性肝障害(DILI)は,薬物開発とヒト疾患の治療の間の重大な関心事である。DILIリスクを正確に予測する能力は,薬物の開発,薬物離脱率,および治療結果における薬物の摩耗率の有意な改善をもたらす可能性がある。本論文において,著者らは,大規模なデータ解析CMap Drug安全性チャレンジの2018の臨界評価の一部として,Connecitivity Map(CMap)のBuild02からの遺伝子発現データを用いて,DILIリスクを予測するための著者らのアプローチを概説した。最初に,2つの細胞系に対する遺伝子発現値に基づいてDILIを予測するために独立して7つの分類アルゴリズムを用いた。観察された他の挑戦参加者と同様に,これらのアルゴリズムのどれも,高い精度を有する一貫した基礎に関する肝臓損傷を予測しなかった。精度を向上させる試みにおいて,ソフト投票法を用いて,6つのアルゴリズム(例外的に不十分に実行されたものを除く)に対する予測を集約した。このアプローチはまた,試験セットによく一般化することができなかった。マルチサンプル正規化法,次元縮小法,クラス重みづけスキームを含む代替手法を検討し,ソフト投票法への入力として用いたハイパーパラメータ組合せの数を拡張した。これらの解の各々による限定的な成功を満たした。細胞系におけるRNA発現レベルに基づく患者のDILIを効果的に予測するために,代替法および/またはデータセットが必要であると結論した。本論文は,Pawel P LabajとAlleksandra Gruca(David P Kreilによって命名された)によってレビューされた。Copyright 2020 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  RNA【核酸】 ,  臨界 ,  データ解析 ,  投票 ,  重みづけ ,  次元縮小 ,  正規化 ,  *遺伝子発現 ,  摩耗率
準シソーラス用語： 細胞株 ,  *肝臓損傷 ,  創薬 ,  分類アルゴリズム ,  ハイパーパラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 機械学習 ,  分類 ,  細胞株 ,  薬剤開発 ,  精密医療

分類 (1件)： 消化器の基礎医学  (GH01020E)

引用文献 (26件)：

• Hum Exp Toxicol; The chemical, genetic and immunological basis of idiosyncratic drug-induced liver injury; A Tailor, L Faulkner, DJ Naisbitt, BK Park; 34; 2015; 1310-1317; 10.1177/0960327115606529; citation_id=CR1
• Perspectives on the regulatory and clinical science of drug-induced liver injury (DILI); Drug-induced liver toxicity; 2018; 367-393; CR2; MI Avigan, MA Muñoz; citation_publisher=Springer
• Drug Discov Today; The future of drug safety testing: expanding the view and narrowing the focus; JL Stevens, TK Baker; 14; 2009; 162-167; 10.1016/j.drudis.2008.11.009; citation_id=CR3
• Semin Liver Dis; Drug-induced liver injury and drug development: industry perspective; A Regev; 34; 2014; 227-239; 10.1055/s-0034-1375962; citation_id=CR4
• Science.; The connectivity map: using gene-expression signatures to connect small molecules, genes, and disease; J Lamb, ED Crawford, D Peck, JW Modell, IC Blat, MJ Wrobel; 313; 2006; 1929-1935; 10.1126/science.1132939; citation_id=CR5

タイトルに関連する用語 (5件)： 遺伝子発現プロファイル ,  薬物 ,  誘発 ,  肝損傷 ,  予測