Suppr超能文献

推进体外毒理学的高通量筛选:成就、挑战与未来方向

High-Throughput Screening to Advance In Vitro Toxicology: Accomplishments, Challenges, and Future Directions.

作者信息

Lynch Caitlin, Sakamuru Srilatha, Ooka Masato, Huang Ruili, Klumpp-Thomas Carleen, Shinn Paul, Gerhold David, Rossoshek Anna, Michael Sam, Casey Warren, Santillo Michael F, Fitzpatrick Suzanne, Thomas Russell S, Simeonov Anton, Xia Menghang

机构信息

National Center for Advancing Translational Sciences, National Institutes of Health, Bethesda, Maryland, USA; email:

Division of the National Toxicology Program, National Institute of Environmental Health Sciences, National Institutes of Health, Research Triangle Park, North Carolina, USA.

出版信息

Annu Rev Pharmacol Toxicol. 2024 Jan 23;64:191-209. doi: 10.1146/annurev-pharmtox-112122-104310. Epub 2023 Jul 28.

Abstract

Traditionally, chemical toxicity is determined by in vivo animal studies, which are low throughput, expensive, and sometimes fail to predict compound toxicity in humans. Due to the increasing number of chemicals in use and the high rate of drug candidate failure due to toxicity, it is imperative to develop in vitro, high-throughput screening methods to determine toxicity. The Tox21 program, a unique research consortium of federal public health agencies, was established to address and identify toxicity concerns in a high-throughput, concentration-responsive manner using a battery of in vitro assays. In this article, we review the advancements in high-throughput robotic screening methodology and informatics processes to enable the generation of toxicological data, and their impact on the field; further, we discuss the future of assessing environmental toxicity utilizing efficient and scalable methods that better represent the corresponding biological and toxicodynamic processes in humans.

摘要

传统上,化学毒性是通过体内动物研究来确定的,这种方法通量低、成本高,而且有时无法预测化合物对人类的毒性。由于使用的化学物质数量不断增加,以及候选药物因毒性而失败的比例很高,因此开发体外高通量筛选方法来确定毒性势在必行。Tox21计划是一个由联邦公共卫生机构组成的独特研究联盟,旨在通过一系列体外试验,以高通量、浓度响应的方式解决和识别毒性问题。在本文中,我们回顾了高通量机器人筛选方法和信息学过程的进展,这些进展能够生成毒理学数据及其对该领域的影响;此外,我们还讨论了利用高效且可扩展的方法评估环境毒性的未来发展方向,这些方法能更好地反映人类相应的生物学和毒理学过程。

相似文献

1
推进体外毒理学的高通量筛选:成就、挑战与未来方向
Annu Rev Pharmacol Toxicol. 2024 Jan 23;64:191-209. doi: 10.1146/annurev-pharmtox-112122-104310. Epub 2023 Jul 28.
2
美国联邦毒物学计划 21:持续领导的战略和行动计划。
ALTEX. 2018;35(2):163-168. doi: 10.14573/altex.1803011. Epub 2018 Mar 8.
3
美国环保署实施的计算毒理学:为筛选和评估化学暴露、危害和风险提供高通量决策支持工具。
J Toxicol Environ Health B Crit Rev. 2010 Feb;13(2-4):197-217. doi: 10.1080/10937404.2010.483935.
4
毒理学中高通量筛选应用的回顾。
Arch Toxicol. 2019 Dec;93(12):3387-3396. doi: 10.1007/s00204-019-02593-5. Epub 2019 Oct 29.
6
Tox21 Enricher:基于 Tox21 毒性筛选平台的网络化学/生物功能注释分析工具。
Mol Inform. 2018 May;37(5):e1700129. doi: 10.1002/minf.201700129. Epub 2018 Jan 29.
7
[高内涵筛选在毒理学研究中的应用进展]
Zhonghua Yu Fang Yi Xue Za Zhi. 2022 Jan 6;56(1):15-19. doi: 10.3760/cma.j.cn112150-20210507-00448.
8
改进化学物质的人类危害特征描述:Tox21 更新。
Environ Health Perspect. 2013 Jul;121(7):756-65. doi: 10.1289/ehp.1205784. Epub 2013 Apr 19.
9
美国环境保护署计算毒理学的下一代蓝图。
Toxicol Sci. 2019 Jun 1;169(2):317-332. doi: 10.1093/toxsci/kfz058.
10
高通量筛选鉴定乙酰胆碱酯酶抑制剂:新型抑制剂的研究进展及肝微粒体的应用。
SLAS Discov. 2022 Jan;27(1):65-67. doi: 10.1016/j.slasd.2021.10.002. Epub 2021 Oct 9.

引用本文的文献

1
人工智能驱动的药物毒性预测:进展、挑战与未来方向。
Toxics. 2025 Jun 23;13(7):525. doi: 10.3390/toxics13070525.
2
胎盘毒理学的当前方法与进展
Trends Endocrinol Metab. 2025 Jun 4. doi: 10.1016/j.tem.2025.05.001.
3
高通量筛选数据生成、评分与公平信息规范:以纳米材料为例的案例研究
J Cheminform. 2025 Apr 23;17(1):59. doi: 10.1186/s13321-025-01001-8.
4
细胞色素P450酶分析在预测需要代谢活化的p53诱导剂和乙酰胆碱酯酶抑制剂中的应用。
Toxicol Appl Pharmacol. 2025 Jun;499:117315. doi: 10.1016/j.taap.2025.117315. Epub 2025 Apr 1.
5
基于机器学习的药物诱导毒性预测
Adv Sci (Weinh). 2025 Apr;12(16):e2413405. doi: 10.1002/advs.202413405. Epub 2025 Feb 3.
6
利用体外检测数据和化学结构预测化学物质的急性毒性。
Toxicol Appl Pharmacol. 2024 Nov;492:117098. doi: 10.1016/j.taap.2024.117098. Epub 2024 Sep 7.
7
临床前动物模型在抗癌药物研发及个性化癌症治疗策略中的关键作用
Pharmaceuticals (Basel). 2024 Aug 9;17(8):1048. doi: 10.3390/ph17081048.
8
开发和验证 CYP26A1 抑制测定法用于高通量筛选。
Biotechnol J. 2024 Jun;19(6):e2300659. doi: 10.1002/biot.202300659.

本文引用的文献

1
用于高通量化学测试的肝脏三维细胞模型。
Cell Rep Methods. 2023 Mar 27;3(3):100432. doi: 10.1016/j.crmeth.2023.100432.
2
用于人细胞色素 P450 3A7 选择性抑制剂和底物的预测模型。
J Chem Inf Model. 2023 Feb 13;63(3):846-855. doi: 10.1021/acs.jcim.2c01516. Epub 2023 Jan 31.
3
来他替尼诱导与雌激素受体激活相关的DNA损伤。
Curr Res Toxicol. 2022 Dec 24;4:100102. doi: 10.1016/j.crtox.2022.100102. eCollection 2023.
4
筛选激活孕烷 X 受体的化合物的方法。
Curr Protoc. 2022 Dec;2(12):e615. doi: 10.1002/cpz1.615.
5
高通量 GFP 标记 iPSC 来源神经元突起生长检测法。
Curr Protoc. 2022 Sep;2(9):e542. doi: 10.1002/cpz1.542.
6
利用Tox21筛选数据评估新冠病毒疾病候选药物的潜在毒性效应及相关通路
Front Pharmacol. 2022 Jul 14;13:935399. doi: 10.3389/fphar.2022.935399. eCollection 2022.
7
使用高通量筛选平台鉴定选择性CYP3A7和CYP3A4底物及抑制剂
Front Pharmacol. 2022 Jul 1;13:899536. doi: 10.3389/fphar.2022.899536. eCollection 2022.
8
鉴定经体外代谢激活后激活 p53 信号通路的环境化学物质。
Arch Toxicol. 2022 Jul;96(7):1975-1987. doi: 10.1007/s00204-022-03291-5. Epub 2022 Apr 18.
9
GFP-LC3 高内涵分析用于自噬调节剂的筛选。
Methods Mol Biol. 2022;2474:83-89. doi: 10.1007/978-1-0716-2213-1_9.
10
乙酰胆碱酯酶抑制分析用于高通量筛选。
Methods Mol Biol. 2022;2474:47-58. doi: 10.1007/978-1-0716-2213-1_6.

文献AI研究员

20分钟写一篇综述,助力文献阅读效率提升50倍。

立即体验

用中文搜PubMed

大模型驱动的PubMed中文搜索引擎

马上搜索

文档翻译

学术文献翻译模型,支持多种主流文档格式。

立即体验