Species selection for nonclinical safety assessment of drug candidates: Examples of current industry practice

文档 过程(计算) 药物开发 选择(遗传算法) 风险评估 风险分析(工程) 业务 相似性(几何) 药品 最佳实践 动物种类 计算机科学 制药工业 知识管理 生物技术 生物 药理学 政治学 人工智能 动物 操作系统 图像(数学) 程序设计语言 法学 计算机安全
作者
Rostam Namdari,Keith Jones,Samuel S. Chuang,Steven Van Cruchten,Zuhal Dincer,Noel Downes,Lars Friis Mikkelsen,Joanna Harding,Sven Jäckel,Björn Jacobsen,Jacqueline Kinyamu-Akunda,Andréanne Lortie,Sofiene Mhedhbi,Susanne Mohr,Michael Schmitt,Helen Prior
出处
期刊:Regulatory Toxicology and Pharmacology [Elsevier BV]
卷期号:126: 105029-105029 被引量:49
标识
DOI:10.1016/j.yrtph.2021.105029
摘要

In drug development, nonclinical safety assessment is pivotal for human risk assessment and support of clinical development. Selecting the relevant/appropriate animal species for toxicity testing increases the likelihood of detecting potential effects in humans, and although recent regulatory guidelines state the need to justify or dis-qualify animal species for toxicity testing, individual companies have developed decision-processes most appropriate for their molecules, experience and 3Rs policies. These generally revolve around similarity of metabolic profiles between toxicology species/humans and relevant pharmacological activity in at least one species for New Chemical Entities (NCEs), whilst for large molecules (biologics) the key aspect is similarity/presence of the intended human target epitope. To explore current industry practice, a questionnaire was developed to capture relevant information around process, documentation and tools/factors used for species selection. Collated results from 14 companies (Contract Research Organisations and pharmaceutical companies) are presented, along with some case-examples or over-riding principles from individual companies. As the process and justification of species selection is expected to be a topic for continued emphasis, this information could be adapted towards a harmonized approach or best practice for industry consideration.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
2秒前
包包酱完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
路痴发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
科研通AI6.2应助焦爽采纳,获得10
6秒前
漂亮忆南发布了新的文献求助10
6秒前
飘逸秋双应助勤劳的惜筠采纳,获得10
7秒前
JenniferW发布了新的文献求助10
8秒前
Hello应助躲猫猫采纳,获得10
9秒前
9秒前
9秒前
nene完成签到,获得积分10
10秒前
老福贵儿应助多多采纳,获得10
10秒前
章子萱完成签到 ,获得积分10
11秒前
Prat_2000完成签到 ,获得积分10
11秒前
ww完成签到 ,获得积分10
13秒前
汤泽琪发布了新的文献求助10
13秒前
科研通AI6.3应助yq采纳,获得10
13秒前
14秒前
焦爽完成签到,获得积分20
14秒前
李健的小迷弟应助李华采纳,获得10
16秒前
共享精神应助科研通管家采纳,获得10
16秒前
脑洞疼应助科研通管家采纳,获得10
16秒前
lizishu应助科研通管家采纳,获得30
17秒前
CipherSage应助科研通管家采纳,获得10
17秒前
英姑应助科研通管家采纳,获得10
17秒前
干净的琦应助科研通管家采纳,获得10
17秒前
Akim应助科研通管家采纳,获得10
17秒前
17秒前
17秒前
17秒前
gyh应助科研通管家采纳,获得10
17秒前
研友_VZG7GZ应助科研通管家采纳,获得10
17秒前
17秒前
wanci应助科研通管家采纳,获得10
17秒前
干净的琦应助科研通管家采纳,获得10
17秒前
香蕉觅云应助科研通管家采纳,获得10
17秒前
茹茹完成签到 ,获得积分10
18秒前
suchui完成签到,获得积分10
18秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Modern Epidemiology, Fourth Edition 5000
Handbook of pharmaceutical excipients, Ninth edition 5000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
Weaponeering, Fourth Edition – Two Volume SET 2000
Social Cognition: Understanding People and Events 1000
Polymorphism and polytypism in crystals 1000
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 纳米技术 有机化学 物理 生物化学 化学工程 计算机科学 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 物理化学 电极 冶金 遗传学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6029701
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7701607
关于积分的说明 16190797
捐赠科研通 5176786
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2770253
邀请新用户注册赠送积分活动 1753620
关于科研通互助平台的介绍 1639291