Products

Drug-induzearre leverblessuere is ien fan 'e wichtichste oarsaken fan drug attrition.De mooglikheid om de levereffekten fan medisynkandidaten te foarsizzen út har gemyske struktueren is kritysk om te helpen by it lieden fan eksperimintele medisynûntdekkingsprojekten nei feiliger medisinen.Yn dizze stúdzje hawwe wy in dataset gearstald fan 951 ferbiningen dy't rapporteare om in breed oanbod fan effekten te produsearjen yn 'e lever yn ferskate soarten, besteande út minsken, kjifdieren en net-knaagdieren.De lever-effekten foar dizze dataset waarden krigen as assertionale metadata, generearre út MEDLINE-abstrakten mei in unike kombinaasje fan leksikale en taalkundige metoaden en ontologyske regels.Wy hawwe dizze gegevensset analysearre mei konvinsjonele cheminformatika-oanpak en ferskate fragen oanpakt oangeande cross-soartenkonkordânsje fan levereffekten, gemyske determinanten fan levereffekten by minsken, en de foarsizzing fan oft in bepaalde ferbining wierskynlik in levereffekt sil feroarsaakje by minsken.Wy fûnen dat de konkordânsje fan levereffekten relatyf leech wie (sa. 39-44%) tusken ferskate soarten, wêrtroch't de mooglikheid is dat soarte spesifisiteit ôfhinklik kin fan spesifike skaaimerken fan gemyske struktuer.Ferbinings waarden klustere troch har gemyske oerienkomst, en ferlykbere ferbiningen waarden ûndersocht foar de ferwachte oerienkomst fan har soarte-ôfhinklike levereffektprofilen.Yn 'e measte gefallen waarden ferlykbere profilen waarnommen foar leden fan deselde kluster, mar guon ferbiningen ferskynden as útsûnderings.De outliers wiene it ûnderwerp fan rjochte assertion-regeneraasje fan MEDLINE lykas oare gegevensboarnen.Yn guon gefallen waarden ekstra biologyske bewearingen identifisearre, dy't yn oerienstimming wiene mei ferwachtingen basearre op gemyske oerienkomsten fan ferbiningen.De bewearingen waarden fierder omboud ta binêre annotaasjes fan ûnderlizzende gemikaliën (dat wol sizze, lever-effekt tsjin gjin lever-effekt), en binêre kwantitative struktuer-aktiviteit relaasje (QSAR) modellen waarden generearre om te foarsizzen oft in ferbining soe wurde ferwachte te produsearje lever effekten yn minsken.Nettsjinsteande de skynbere heterogeniteit fan gegevens, modellen hawwe sjen litten goede foarsizzende krêft beoardiele troch eksterne 5-fold cross-validaasje prosedueres.De eksterne foarsizzende krêft fan binêre QSAR-modellen waard fierder befêstige troch har tapassing op ferbiningen dy't waarden ophelle of studearre nei't it model ûntwikkele waard.Nei it bêste fan ús kennis is dit de earste stúdzje foar foarsizzing fan gemyske toksisiteit dy't QSAR-modellering en oare cheminformatika-techniken tapast op observaasjegegevens generearre troch middel fan automatisearre tekstmynjen mei beheinde hânmjittige curation, it iepenjen fan nije kânsen foar it generearjen en modelleren fan gemyske toksikology data.