کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
8553125 | 1562577 | 2018 | 23 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
In-silico approach for drug induced liver injury prediction: Recent advances
ترجمه فارسی عنوان
روشی درسیسی برای پیش بینی آسیب های داروئی ناشی از دارو: پیشرفت های اخیر
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
QSPIPARetinoid X receptorOECDTTDBSEPPPARALTCTDPPIFXRADMECNKIRXRTBILMIEComparative Toxicogenomics DatabaseAOPLTCAFNDGGTKey eventsfarnesoid X receptor - Farnesoid X گیرندهAST - آسپارتات ترانس آمینازAspartate aminotransferase - آسپارتات ترانس آمیناز یا AST Alanine aminotransferase - آلانین آمینوترانسفرازHuman leukocyte antigen - آنتی ژن لوسکسی انسانHLA - آنتیژن گلبول سفید انسانیHIT - اصابتQSAR - بزرگسال Bioinformatics - بیوانفورماتیک Ingenuity Pathway Analysis - تجزیه و تحلیل راه IngenuityProtein-protein interaction - تعامل پروتئین-پروتئینabsorption, distribution, metabolism and excretion - جذب، توزیع، متابولیسم و دفعRandom forest - جنگلهای تصادفی یا جنگلهای تصمیم تصادفیDILI - دیلیQuantitative structure-activity relationship - رابطه ساختاری و فعالیت کمیChina National Knowledge Infrastructure - زیرساخت دانش دانش ملی چینOrganisation for Economic Co-operation and Development - سازمان همکاری اقتصادی و توسعهQuantitative systems pharmacology - سیستم های کمی فارماکولوژیCAR - ماشینSupport vector machine - ماشین بردار پشتیبانیSVM - ماشین بردار پشتیبانیMHC - مجموعه سازگاری بافتی اصلیmajor histocompatibility complex - مجموعه سازگاری بافتی اصلیadverse outcome pathway - مسیر ناخوشایندDrug induced liver injury - مواد مخدر آسیب کبدی را ایجاد می کندBiomarkers - نشانگر زیستی یا بیومارکرtotal bilirubin - کل بیلی روبینStitch - کوکGamma-glutamyl transferase - گاما گلوتامیل ترانسفرازconstitutive androstane receptor - گیرنده آندروستان پایدارperoxisome proliferator-activated receptor - گیرنده فعال فعال پروکسیوم
موضوعات مرتبط
علوم زیستی و بیوفناوری
علوم محیط زیست
بهداشت، سم شناسی و جهش زایی
چکیده انگلیسی
Drug induced liver injury (DILI) is the prime cause of liver disfunction which may lead to mild non-specific symptoms to more severe signs like hepatitis, cholestasis, cirrhosis and jaundice. Not only the prescription medications, but the consumption of herbs and health supplements have also been reported to cause these adverse reactions resulting into high mortality rates and post marketing withdrawal of drugs. Due to the continuously increasing DILI incidences in recent years, robust prediction methods with high accuracy, specificity and sensitivity are of priority. Bioinformatics is the emerging field of science that has been used in the past few years to explore the mechanisms of DILI. The major emphasis of this review is the recent advances of in silico tools for the diagnostic and therapeutic interventions of DILI. These tools have been developed and widely used in the past few years for the prediction of pathways induced from both hepatotoxic as well as hepatoprotective Chinese drugs and for the identification of DILI specific biomarkers for prognostic purpose. In addition to this, advanced machine learning models have been developed for the classification of drugs into DILI causing and non-DILI causing. Moreover, development of 3 class models over 2 class offers better understanding of multi-class DILI risks and at the same time providing authentic prediction of toxicity during drug designing before clinical trials.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Toxicology Letters - Volume 295, 1 October 2018, Pages 288-295
Journal: Toxicology Letters - Volume 295, 1 October 2018, Pages 288-295
نویسندگان
Neha Saini, Shikha Bakshi, Sadhna Sharma,