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苯丙胺阳性尿液毒理学筛查蛋白
尿液毒理学筛查被广泛用于临床实践中，以检测患者系统中药物或其代谢产物的存在。这些测试在各种环境中起着至关重要的作用，包括监测药物依从性，识别非法药物使用以及确保在职业环境中的安全性。但是，可能会发生假阳性结果，从而导致诊断挑战和对患者的潜在负面影响。与刺激药物不同，阿诺西汀不会直接影响大脑中的多巴胺水平。相反，它有选择地靶向去甲肾上腺素的再摄取，从而改善了ADHD症状。atomoxetine通常被认为是一种安全有效的治疗选择，特别是对于那些无法忍受刺激药或有滥用药物史的人[3]。
法医毒理学综合药物筛查
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推进毒理学下一个科学革命
In the nearly two decades since the human genome was sequenced, the field of toxicology has undergone a transformation, taking advantage of the explosion in biomedical knowledge and technologies to move from a largely empirical science aimed at ensuring the absence of harmful effects to a mechanistic endeavor aimed at elucidating disease etiology based on an understanding of the biological responses to chemicals (including biochemistry) and the impact on organ系统。然而，机械毒理学的承诺及其对改善人类健康的实际影响之间仍然存在很大的差距。毒理学继续在单个终点，化学物质和生物学靶标的还原主义范式中起作用，而众所周知，生物学和病理学涉及各种各样的复杂相互作用，并额外认识到社会压力也有生物学后果。同时，科学和技术进步的速度导致了大量模型和数据，以理解毒理学暴露，危害和风险，这些毒理学暴露，危害和风险越来越具有挑战性，以评估，整合和解释。，存在着了解如何利用这些新的毒理学领域来实现改善人类健康的期望的长期影响的关键需求。这个基本问题解决了现在或将来发生什么暴露会导致疾病并呼吁进行人类宣传项目的问题。
无尿细胞的DNA多仪检测MRD并预测膀胱癌患者的存活
作者分支机构：密苏里州圣路易斯华盛顿大学医学院急诊医学系（Devgun）；马里兰州银泉（Silver Spring）（张，伯克哈特）的药物评估与研究中心；科罗拉多大学医学院Aurora（布伦特）医学系；美国医学毒理学学院，亚利桑那州凤凰城（Wax，Meyn，Campleman，Abston，Aldy）；德克萨斯大学西南医学中心的急诊医学系，达拉斯（Wax，Aldy）。
IQ亚型，大脑体积和免疫标记
当前的化学测试策略的检测能力有限，其检测非生物毒性致癌物（NGTXC）的能力受到限制。表观遗传异常在癌变期间发生，无论分子启动事件是否与遗传毒性（GTXC）或NGTXC事件有关；因此，可以利用表观遗传标记来开发新的方法方法，以改善两种类型的致癌物的检测。这项研究使用叙利亚仓鼠胎儿细胞来建立致癌物诱导的DNA甲基化从原代细胞变化，直到衰老 - 衰老，这是必不可少的致癌步骤。将暴露于溶剂对照7天的细胞与幼稚的原发性培养物进行了比较，与苯并[a] pyrene暴露了7天的细胞，以及随后转化阶段的细胞：正常菌落，形态转化的菌落，衰老，衰老，衰老，bypass和持续的扩散。DNA甲基化变化通过降低的代表性亚硫酸盐测序在第7天最少。在细胞衰老过程中产生了深刻的DNA甲基化变化，其中一些早期差异甲基化区域（DMR）通过最终的持续性促进阶段保留。通过Pyrosequencing验证了一组这些DMR（例如POU4F1，AIFM3，B3GALNT2，BHLHE22，GJA8，KLF17和L1L），并通过Pyrosequencing验证，并在从不同的实验室中获得的多个克隆中证实了它们的可重复性。这些DNA甲基化变化可以用作生物标志物，以增强对细胞转化的客观性和机械理解，并可用于预测衰老 - 肿瘤和化学致癌性。
我们的公众参与策略 - MRC 毒理学部门 |
公众参与就是与人建立联系，其中包括与合作伙伴密切合作，帮助我们接触新的受众并实现我们的目标。我们将与精心挑选的合作伙伴合作，与我们的目标受众建立联系，建立新的可持续关系，并继续发展现有的关系，确保实现明确且互利的目标。
药理学和毒理学年度评论神经性疼痛：全球问题的机制、性别差异和潜在疗法
慢性疼痛研究的出版物数量不断增加，但安全有效的慢性疼痛治疗方法仍然难以捉摸。对慢性疼痛性别特异性机制的认识导致了包括两性在内的大量研究。主要关注点是识别性别差异，但许多新发现的细胞机制和基因表达改变在两性之间是保守的。在这里，我们回顾了驱动神经性疼痛产生和消退的细胞和分子信号的性别差异和相似性。差异和相似性的混合反映了外周和中枢信号传导过程的退化，神经元、免疫细胞和神经胶质细胞通过这些过程共同驱动疼痛过敏。最近发现的关键信号节点预示着合理设计、广泛适用的镇痛策略的发展。然而，有效、安全的疼痛治疗方法的匮乏也迫使有针对性的治疗方法增加治疗选择，以帮助减轻全球痛苦负担。
药理学和毒理学年度评论人工智能和机器学习在从先导到候选药物决策及其他方面的应用
迄今为止，人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在药物研发中的应用主要集中在以下研究方面：靶标识别；基于对接、片段和基序生成化合物库；合成可行性建模；根据与具有已知活性和对靶标亲和力的化合物的结构和化学计量学相似性对可能的命中结果进行排序；优化较小的库以进行合成和高通量筛选；结合筛选证据来支持命中结果到先导化合物的决策。将 AI/ML 方法应用于先导化合物优化和先导化合物到候选化合物 (L2C) 决策的进展较慢，尤其是在预测吸收、分布、代谢、排泄和毒理学特性方面。本综述调查了造成这种情况的原因，报告了近年来取得的进展，并总结了一些仍然存在的问题。有效的 AI/ML 工具可以降低 L2C 和后期开发阶段的风险，对于加速药物开发过程、降低不断上升的开发成本和实现更高的成功率至关重要。
《药理学和毒理学年度评论》利用电子健康记录和基因组学的力量进行药物研发
人们长期以来都认识到，来自人类遗传学研究的信息有可能加速药物发现，这导致了数十年的研究如何利用遗传和表型信息进行药物发现。已建立的简单和高级统计方法允许通过基因组和表型组分析同时分析基因型和临床表型数据，使用来自不同组织的转录组学和蛋白质组学数据集的数量性状基因座数据进行共定位分析，以及孟德尔随机化是后基因组时代药物开发的重要工具。大量研究表明基因组数据如何为识别新药物靶点、药物重新利用和药物安全性分析提供机会。随着生物库数量的增加，它们能够通过电子健康记录将深入的组学数据与丰富的表型性状库联系起来，评估和验证药物靶点的更有效的方法将继续扩展到不同临床研究学科。