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人工智能在药物性肝损伤 (DILI) 预测中的应用前景
药物引起的肝损伤 (DILI) 是药物退出市场的常见原因。早期评估 DILI 风险是药物开发的重要组成部分，但由于导致肝损伤的因素复杂，在临床试验之前进行评估非常困难。人工智能 (AI) 方法，尤其是基于机器学习的方法，包括从随机森林到深度学习等较新的技术，它们提供了可以分析化合物并仅根据其结构准确预测其某些特性的工具。本文回顾了现有的预测 DILI 的 AI 方法，并详细阐述了由于数据可用性有限而带来的挑战。未来的发展方向将重点讨论丰富的数据模式，例如 3D 球体，以及带有 DILI 风险标签的药物数量的缓慢但稳定的增长。
CIOMS：药物性肝损伤（DILI）
表 1. DILI 的一般分类 ................................................................................................................ 4 表 2. DILI 临床病理表型和相关药物示例 ........................................................................................ 5 表 3. DILI 严重程度分级量表 ............................................................................................................ 10 表 4. 英国全科医学研究数据库 (GPRD) 中评估肝毒性的药物 ............................................................................................. 12 表 5. 冰岛两年期间发现的 DILI 病例数 ............................................................................................. 13 表 6. 常用的标准血清肝检测 ............................................................................................................. 18 表 7. 排除 DILI 其他病因的诊断检查 ............................................................................................. 28 表 8. 临床前模型中 DILI 机制的评估 ............................................................................................. 40 图 1. eDISH 图 ............................................................................................................................. 47 图 2. 目标研究对象血清检测结果的时间过程 ............................................................................................. 47 图 3. ROC 曲线分析新兴生物标志物与肝损伤的关系 ...................................................................................... 59 表 9. IMI SAFE-T、C-Path PSTC 和 DILIN 研究的探索性肝脏安全性生物标志物 ................................................................................................................ 62 表 10. 应用于 DILI 诊断和评估的成像方法 ............................................................................................. 66 表 11. 撰写本文时正在运营的前瞻性 DILI 登记处 ............................................................................................. 75 表 12. 与癌症化疗相关的肝损伤 ............................................................................................................. 83 表 13. 新型癌症疗法及其肝毒性潜力 ............................................................................................. 86 表 14. 与肝毒性相关的植物和 HDS 产品示例 ............................................................................................. 107 附录 3，图 1. 患者 1 血清肝脏安全性生物标志物检测结果的时间过程 ............................................................................. 155 附录 3，表 1. 患者 2 入院时的实验室结果 ............................................................................................. 156 附录 3，图 2.患者 2 的 ALP 和总胆红素................................................ 157
DILI、HILI、RUCAM算法和人工智能AI
人工智能 (AI) 技术是一门迷人、发人深省且具有挑战性的学科，它无处不在，具有全球重要性。欧盟委员会在 2020 年 2 月 19 日发布的人工智能问题白皮书中总结了当前状况，讨论了彻底改变许多复杂流程的各种人工智能概念 [1]。最初的工具是算法，最近软件程序的使用也呈增长趋势 [1-3]。人工智能作为一个特殊术语诞生于 1956 年，当时达茅斯学院数学教授约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 提出了一项研究项目 [2]，目的是简化复杂的过程。该项目的原则是提供一些工具，使数据能够输入到黑匣子中，黑匣子可以系统地评估输入的数据并促进输出明确的结果，例如复杂疾病的诊断 [3]。在人工智能概念刚刚开发的时候，人们的重点是算法，这些算法大多是手动应用的，在有用的软件出现之前。
AASLD 指南中药物性肝损伤 (DILI) 的新分类：下一步是什么？
特异质性 DILI 的潜在机制尚不清楚，但据信是多因素的，包括环境、化学和药理因素。[6] 描述发病机制的假设主要涉及适应性免疫系统。[2] 适应性免疫反应是急性损伤中的一个关键过程，它受到激活的免疫系统、释放的损伤相关分子模式 (DAMP) 以及来自抗原呈递细胞或药物-蛋白质复合物的反应性代谢物的刺激。这包括 CD4+ 和 CD8+ T 细胞反应以及 B 细胞介导的体液反应，导致肝细胞损伤。[7] 在大多数情况下，肝损伤会延迟发生，并在数月的暴露后突然发生而没有症状。这种损伤的潜伏期被认为是适应性免疫系统在特异质性 DILI 中发挥作用的标志。[8]
帝力机场跑道升级项目初步评估：技术援助顾问报告
表 2-1 基本社会经济指标 ............................................................................................................. 2-1 表 2-2 进出口贸易 ............................................................................................................................. 2-3 表 2-3 帝力机场航空特点 ............................................................................................................. 2-4 表 2-4 货物处理变迁（2013 年至 2017 年） ............................................................................. 2-5 表 2-5 各航线航班情况（次） ............................................................................................. 2-5 表 2-6 各航空公司国际航班情况（次） ............................................................................................. 2-6 表 2-7 运营飞机类型（次） ............................................................................................................. 2-7 表 2-8 2019 年 Sriwijaya 航空时刻表 ............................................................................................. 2-7 表 2-9 2019 年 Airnorth 航空时刻表 ............................................................................................. 2-7 2019 年 ................................................................................ 2-8 表 2-11 2018 年 4 月两周帝力机场航班情况（定期国际航班除外） ................................................................................................................ 2-8 表 2-12 JICA 机场
预测深度学习时代肝毒性的计算模型
药物诱导的肝损伤（DILI）是由药物引起的严重不良反应，可能导致急性肝衰竭甚至死亡。许多努力集中在减轻与潜在DILI相关的风险上。在其中，定量结构活性关系（QSAR）被证明是早期肝毒性筛查的有价值工具。它的优点不包括对物质物质和快速交付结果的要求。深度学习（DL）最近取得了快速的进步，并已用于开发QSAR模型。本综述讨论了DL在预测DILI中的使用，重点是采用广泛的化学结构数据集及其相应的DILI结果的QSAR模型的开发。我们对各种DL方法进行了全面的评估，与传统机器学习（ML）方法相比，并探讨了DL技术在其可解释性，可伸缩性和概括性方面的优势和局限性。总体而言，我们的综述强调了DL方法的潜力增强DILI预测，并为未来的途径提供了开发预测模型以减轻人类稀有风险的见解。
药物诱导的肝损伤与使用Liraglutide有关
背景和目的：药物诱导的肝损伤（DILI）仍然是美国急性肝衰竭最重要的病因。由于缺乏特定的生物标志物或诊断方式，它通常会出现诊断难题。liraglutide是一种胰高血糖素样肽-1激动剂，最近在其抗肥胖和抗糖尿病作用方面已获得临床重要性。虽然已经报道了不良事件的星座，但已发布的有关其肝毒性潜力的数据仍然有限。我们特此描绘了与Liraglutide相关的DILI的罕见情况。此外，在Liraglutide治疗后，对Medline，Google Scholar，Scopus和Cochrane数据库进行了系统评价。特定术语用于识别相关的英语文章。最新搜索日期是2022年12月20日。我们的搜索确定了4个病例报告（临床证据水平：IV）。我们讨论了利拉鲁肽诱导的DILI患者的检测，严重程度，因果关系评估和临床结果的有限数据。与患者的相关性：接受Liraglutide治疗的患者很少发生DILI。临床医生和肝病学家可以通过迅速认识和阻止犯罪代理人来发挥关键作用。因此，密集的药物保护必须确保患者的安全性和临床有效性。Liraglutide的患者可以考虑进行基线测试和周期性肝功能监测。
气候变化对科莫罗河洪水的影响...
科莫罗河是贯穿帝摩尔斯帝国首府迪利市的主要河流。Timor-Leste灾难数据库（BDDTL）包含过去20年中严重洪水的记录，DILI受到影响最大（表1）。洪水是帝汶迪利的科莫罗集水区的一个严重问题。每年，洪水会损害公共基础设施和财产。调查气候变化对包括城市地区在内的科莫罗河流域洪水的频率和严重程度的影响。使用全球循环模型（GCM）对过去和未来的降雨进行分析，以预测未来的气候条件，三种模型的GCM模型表明，平均年度降水量增加了4％至19％，预计这会加剧洪水的风险，并导致25岁和50年回流期间河流内部积累地区的频繁和严重淹没事件。频率分析的结果表明，25年和50年的回流期分别增加了1.40和1.54次，并且受到Comoro河流域的构建影响，Timor-Leste，Timor-Leste在1.62 sq km和1.88 sqm的影响下，从淹没深度为0.5 m至1.0 m的事件中，这些事件并不是散发出流行的事件。我们建议实施对策，例如在城市地区建造或修复排水系统，并清理排水通道，以最大程度地减少未来的洪水并保护这些集水区的社区。
实施有效的药物基因组学测试...
• Training of PhD students in PGx – GHPP • Training of MSc in Genomics & Precision Medicine – EDCTP • PGx of rosuvastatin - AstraZeneca • PGx of Tamoxifen – Novartis • PGx of TB DILI – GSK/Novartis/SAMRC • PGx of HT – SAMRC • iPROTECTA – BMGF-JC
capmatinib诱导的肝损伤是通过免疫检查点抑制剂预处理NSCLC患者的MET抑制剂的毒性
携带NSCLC高级外显子14突变患者的MET抑制剂的安全性数据仍然有限。在这里，我们描述了两名诊断为MET外显子14-突变的NSCLC患者的临床特征，肝活检特征和管理ICI失败后接受capmatinib的患者的肝损伤。根据组织学发现和排除其他原因，在两种情况下都对药物诱导的肝损伤（DILI）进行了诊断。除了口服ursexyoxycholic酸外，肝保护药物的使用还导致了肝脏血液测试的归一化。为了提供全球安全的观点，我们询问了食品药品监督管理局不利事件报告系统，并检测到了强大的差异信号。在食品和药物管理局不利事件报告系统数据库的918个总报告中，DILI为