Mga produkto

Ang pinsala sa atay na dulot ng droga ay isa sa mga pangunahing sanhi ng pagkasira ng droga.Ang kakayahang hulaan ang mga epekto sa atay ng mga kandidato ng gamot mula sa kanilang mga kemikal na istruktura ay kritikal upang makatulong na gabayan ang mga proyektong pang-eksperimentong pagtuklas ng gamot patungo sa mas ligtas na mga gamot.Sa pag-aaral na ito, nag-compile kami ng isang set ng data ng 951 compound na iniulat upang makagawa ng malawak na hanay ng mga epekto sa atay sa iba't ibang species, na binubuo ng mga tao, rodent, at nonrodents.Ang mga epekto sa atay para sa set ng data na ito ay nakuha bilang assertional metadata, na nabuo mula sa MEDLINE abstracts gamit ang isang natatanging kumbinasyon ng lexical at linguistic na pamamaraan at ontological na mga panuntunan.Sinuri namin ang set ng data na ito gamit ang mga conventional cheminformatics approach at natugunan ang ilang mga katanungan na nauukol sa cross-species concordance ng mga epekto sa atay, mga kemikal na determinant ng mga epekto sa atay sa mga tao, at ang hula kung ang isang naibigay na tambalan ay malamang na magdulot ng epekto sa atay sa mga tao.Nalaman namin na ang concordance ng mga epekto sa atay ay medyo mababa (ca. 39-44%) sa pagitan ng iba't ibang mga species, na nagpapataas ng posibilidad na ang pagtitiyak ng mga species ay maaaring depende sa mga partikular na tampok ng istrukturang kemikal.Ang mga compound ay pinagsama-sama ng kanilang kemikal na pagkakapareho, at ang mga katulad na compound ay napagmasdan para sa inaasahang pagkakapareho ng kanilang mga profile sa epekto ng atay na umaasa sa species.Sa karamihan ng mga kaso, ang mga katulad na profile ay sinusunod para sa mga miyembro ng parehong kumpol, ngunit ang ilang mga compound ay lumitaw bilang mga outlier.Ang mga outlier ay ang paksa ng nakatutok na assertion regeneration mula sa MEDLINE pati na rin sa iba pang mga mapagkukunan ng data.Sa ilang mga kaso, ang mga karagdagang biological assertion ay natukoy, na naaayon sa mga inaasahan batay sa mga pagkakatulad ng kemikal ng mga compound.Ang mga pahayag ay higit pang na-convert sa binary na anotasyon ng mga pinagbabatayan na kemikal (ibig sabihin, liver effect kumpara sa walang epekto sa atay), at binary quantitative structure-activity relationship (QSAR) na mga modelo ay nabuo upang mahulaan kung ang isang tambalan ay inaasahan na makagawa ng mga epekto sa atay sa mga tao.Sa kabila ng maliwanag na heterogeneity ng data, ang mga modelo ay nagpakita ng magandang predictive na kapangyarihan na nasuri ng mga panlabas na 5-tiklop na pamamaraan ng cross-validation.Ang panlabas na predictive na kapangyarihan ng binary QSAR na mga modelo ay higit pang nakumpirma ng kanilang aplikasyon sa mga compound na nakuha o pinag-aralan pagkatapos mabuo ang modelo.Sa abot ng aming kaalaman, ito ang unang pag-aaral para sa chemical toxicity prediction na naglapat ng QSAR modeling at iba pang cheminformatics techniques sa observational data na nabuo sa pamamagitan ng automated text mining na may limitadong manual curation, na nagbubukas ng mga bagong pagkakataon para sa pagbuo at pagmomodelo ng chemical toxicology. datos.