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저자정보
Cha, Hye-Jin (National Institution of Food and Drug Safety Evaluation) Ko, Moon-Jung (Korea Food and Drug Administration) Ahn, Soo-Mi (National Institution of Food and Drug Safety Evaluation) Ahn, Joon-Ik (National Institution of Food and Drug Safety Evaluation) Shin, Hee-Jung (National Institution of Food and Drug Safety Evaluation) Jeong, Ho-Sang (National Institution of Food and Drug Safety Evaluation) Kim, Hye-Soo (Korea Food and Drug Administration) Choi, Sun-Ok (National Institution of Food and Drug Safety Evaluation) Kim, Eun-Jung (National Institution of Food and Drug Safety Evaluation)
저널정보
대한독성유전단백체학회 Molecular & cellular toxicology Molecular & cellular toxicology 제6권 제3호
발행연도
2010.1
수록면
247 - 253 (7page)

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Toxicogenomics has the potential to be used for the regulatory decision making to predict toxicity in developing new drugs. We have identified the classifiers for hepatotoxicity prediction in nonsteroidal anti inflammatory drugs (NSAIDs) through analyzing differential gene expression profiles of hepatotoxic and nonhepatotoxic compounds using HepG2 cell. $100\;{\mu}M$ of 8 hepatotoxic and 8 nonhepatotoxic NSAIDs were treated to HepG2 cell and the analysis of gene expression changes after 24 hallowed a set of genes to be identified differentiating hepatotoxicants from nonhepatotoxicants by statistical method. The hepatotoxicity prediction model was built using the selected 77 genes. These genes and pathways, commonly regulated by hepatotoxicants, may be indicative of the early characterization of hepatotoxicity and possibly predictive of later hepatotoxicity onset. 4 test compounds including hepatotoxic and nonhepatotoxic NSAIDs were used for validating the prediction model and the accuracy was 100%. Given that the specificity and sensitivity showed 100%, these are the most precise classifiers identified until now.
#Hepatotoxicity #Classifier identification #HepG2 cell #Toxicogenomics #NSAID #Specificity

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