In silico prediction of drug-induced nephrotoxicity: current progress and pitfalls

生物信息学 肾毒性 药品 医学 计算生物学 药理学 重症监护医学 生物 内科学 生物化学 基因
作者
Na Li,Juan Shi,Zhaoyang Chen,Zhonghua Dong,Shiyu Ma,Yan Li,Xin Huang,Xiao Li
出处
期刊:Expert Opinion on Drug Metabolism & Toxicology [Taylor & Francis]
卷期号:21 (2): 203-215 被引量:5
标识
DOI:10.1080/17425255.2024.2412629
摘要

Introduction Due to its role in absorption and metabolism, the kidney is an important target for drug toxicity. Drug-induced nephrotoxicity (DIN) presents a significant challenge in clinical practice and drug development. Conventional methods for assessing nephrotoxicity have limitations, highlighting the need for innovative approaches. In recent years, in silico methods have emerged as promising tools for predicting DIN.Areas covered A literature search was performed using PubMed and Web of Science, from 2013 to February 2023 for this review. This review provides an overview of the current progress and pitfalls in the in silico prediction of DIN, which discusses the principles and methodologies of computational models.Expert opinion Despite significant advancements, this review identified issues accentuates the pivotal imperatives of data fidelity, model optimization, interdisciplinary collaboration, and mechanistic comprehension in sculpting the vista of DIN prediction. Integration of multiple data sources and collaboration between disciplines are essential for improving predictive models. Ultimately, a holistic approach combining computational, experimental, and clinical methods will enhance our understanding and management of DIN.
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