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Toxicology.2020 Jul;:152535. S0300-483X(20)30174-8. doi: 10.1016/j.tox.2020.152535.Epub 2020-07-02.

腎尿細管毒性の検出のためのin vitroモデルとしての新鮮な単離一次ヒト近位尿細管細胞

Freshly isolated primary human proximal tubule cells as an in vitro model for the detection of renal tubular toxicity.

  • Piyush Bajaj
  • Git Chung
  • Keith Pye
  • Tomoya Yukawa
  • Akio Imanishi
  • Yuichi Takai
  • Colin Brown
  • Matthew P Wagoner
PMID: 32622972 DOI: 10.1016/j.tox.2020.152535.

抄録

薬物誘発性腎障害(DIKI)は、薬剤開発パイプラインにおける化合物の萎縮の一般的な理由であり、近位尿細管上皮細胞(PTECs)は最も一般的に DIKI に関連している。ここでは、腎尿細管毒性を評価するためのin vitroモデルとして、新鮮に単離されたヒト(hPTECs)を調査した。腎管毒性を評価するためのモデルとして,ヒトPTECsを用いて腎管毒性の評価を行った。また、メガリン/キュービリン内分泌受容体の機能性も確認した。36種類の化合物のトレーニングセットを用いて、3つのバイオマーカー(Kidney Injury Molecule-1、好中球ゼラチナーゼ関連リポカリン、Clusterin)と3つの非特異的傷害エンドポイント(ATP枯渇、LDH漏出、経上皮電気抵抗を介したバリア透過性)を含む6つの異なるエンドポイントを用いて、2人の独立した腎臓ドナーの間で用量依存的にモデルがそれらを分類する能力をテストしました。一般的に、バイオマーカーは非特異的エンドポイントよりも高い予測性を示し、Clusterinが最も高い予測性を示した(感度/特異度-65.0/93.8%)。トレーニングセットから生成された閾値を用いて、前臨床動物試験でPTEC毒性が所見の一つとして同定されている9種類のタケダ製内服候補化合物をスクリーニングしたところ、6種類の真性エンドポイントのうち4種類が正しく分類されました。このモデルは,6つの真陽性のうち4つを,3つの真陰性のうち2つを正しく分類し,管状毒性物質の検出に対するin vitroモデルの妥当性を示した。このように、本研究は、トランスレーショナルバイオマーカーを用いた新たに単離された初代hPTECの創薬パイプラインにおける尿細管毒性の評価への応用の可能性を示している。

Drug induced kidney injury (DIKI) is a common reason for compound attrition in drug development pipelines with proximal tubule epithelial cells (PTECs) most commonly associated with DIKI. Here, we investigated freshly isolated human (hPTECs) as an in vitro model for assessing renal tubular toxicity. The freshly isolated hPTECs were first characterized to confirm gene expression of important renal transporters involved in drug handling which was further corroborated by confirming the functional activity of organic cation transporter 2 and organic anion transporter 1 by using transporter specific inhibitors. Additionally, functionality of megalin/cubilin endocytic receptors was also confirmed. A training set of 36 compounds was used to test the ability of the model to classify them using six different endpoints which included three biomarkers (Kidney Injury Molecule-1, Neutrophil gelatinase-associated lipocalin, and Clusterin) and three non-specific injury endpoints (ATP depletion, LDH leakage, and barrier permeability via transepithelial electrical resistance) in a dose-dependent manner across two independent kidney donors. In general, biomarkers showed higher predictivity than non-specific endpoints, with Clusterin showing the highest predictivity (Sensitivity/Specificity - 65.0/93.8%). By using the thresholds generated from the training set, nine candidate internal Takeda compounds were screened where PTEC toxicity was identified as one of the findings in preclinical animal studies. The model correctly classified four of six true positives and two of three true negatives, showing validation of the in vitro model for detection of tubular toxicants. This work thus shows the potential application of freshly isolated primary hPTECs using translational biomarkers in assessment of tubular toxicity within the drug discovery pipeline.

Copyright © 2020. Published by Elsevier B.V.