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Managing the challenge of drug-induced liver injury: a roadmap for the development and deployment of preclinical predictive models

药物开发 临床前试验 医学 药品 候选药物 重症监护医学 药物发现 临床前研究 肝损伤 软件部署 预测值 风险分析(工程) 生物信息学 药理学 计算机科学 医学物理学 生物 内科学 操作系统
作者
Richard Weaver,Eric A.G. Blomme,Amy E. Chadwick,Ian M. Copple,Helga H.J. Gerets,Christopher E. Goldring,André Guillouzo,Philip Hewitt,Magnus Ingelman‐Sundberg,Klaus Gjervig Jensen,Satu Juhila,Ursula Klingmüller,Gilles Labbe,Michael J. Liguori,Cerys Lovatt,Paul Morgan,Dean J. Naisbitt,Raymond Pieters,Jan Snoeys,Bob van de Water
出处
期刊:Nature Reviews Drug Discovery [Nature Portfolio]
卷期号:19 (2): 131-148 被引量:248
标识
DOI:10.1038/s41573-019-0048-x
摘要

Drug-induced liver injury (DILI) is a patient-specific, temporal, multifactorial pathophysiological process that cannot yet be recapitulated in a single in vitro model. Current preclinical testing regimes for the detection of human DILI thus remain inadequate. A systematic and concerted research effort is required to address the deficiencies in current models and to present a defined approach towards the development of new or adapted model systems for DILI prediction. This Perspective defines the current status of available models and the mechanistic understanding of DILI, and proposes our vision of a roadmap for the development of predictive preclinical models of human DILI. Current preclinical models poorly predict the potential of a new drug candidate to cause drug-induced liver injury (DILI) in humans. Here, Park and colleagues discuss current understanding of the mechanisms mediating DILI and, through an academic–industry collaboration, propose a roadmap for the development of predictive preclinical models of human DILI.
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