Produkte

Dwelm-geïnduseerde lewerbesering is een van die hoofoorsake van dwelmafslyting.Die vermoë om die lewereffekte van geneesmiddelkandidate uit hul chemiese strukture te voorspel, is van kritieke belang om eksperimentele geneesmiddelontdekkingsprojekte na veiliger medisyne te help lei.In hierdie studie het ons 'n datastel van 951 verbindings saamgestel wat gerapporteer word om 'n wye reeks effekte in die lewer in verskillende spesies te produseer, wat bestaan ​​uit mense, knaagdiere en nie-knaagdiere.Die lewereffekte vir hierdie datastel is verkry as beweerde metadata, gegenereer uit MEDLINE-opsommings deur gebruik te maak van 'n unieke kombinasie van leksikale en linguistiese metodes en ontologiese reëls.Ons het hierdie datastel ontleed deur gebruik te maak van konvensionele cheminformatika-benaderings en verskeie vrae aangespreek rakende kruis-spesie-konkordansie van lewereffekte, chemiese determinante van lewereffekte by mense, en die voorspelling of 'n gegewe verbinding waarskynlik 'n lewereffek by mense sal veroorsaak.Ons het gevind dat die konkordansie van lewereffekte relatief laag was (ongeveer 39-44%) tussen verskillende spesies, wat die moontlikheid verhoog dat spesiespesifisiteit van spesifieke kenmerke van chemiese struktuur kan afhang.Verbindings is gegroepeer deur hul chemiese ooreenkoms, en soortgelyke verbindings is ondersoek vir die verwagte ooreenkoms van hul spesie-afhanklike lewer effek profiele.In die meeste gevalle is soortgelyke profiele vir lede van dieselfde groep waargeneem, maar sommige verbindings het as uitskieters voorgekom.Die uitskieters was die onderwerp van gefokusde beweringherlewing van MEDLINE sowel as ander databronne.In sommige gevalle is bykomende biologiese bewerings geïdentifiseer, wat in lyn was met verwagtinge gebaseer op verbindings se chemiese ooreenkomste.Die bewerings is verder omgeskakel na binêre annotasies van onderliggende chemikalieë (dws lewer effek vs geen lewer effek), en binêre kwantitatiewe struktuur-aktiwiteit verhouding (QSAR) modelle is gegenereer om te voorspel of 'n verbinding verwag sal word om lewer effekte in mense te produseer.Ten spyte van die oënskynlike heterogeniteit van data, het modelle goeie voorspellingskrag getoon wat deur eksterne 5-voudige kruisvalideringsprosedures geassesseer is.Die eksterne voorspellende krag van binêre QSAR-modelle is verder bevestig deur hul toepassing op verbindings wat herwin of bestudeer is nadat die model ontwikkel is.Sover ons kennis strek, is dit die eerste studie vir chemiese toksisiteitsvoorspelling wat QSAR-modellering en ander cheminformatika-tegnieke toegepas het op waarnemingsdata wat gegenereer is deur middel van outomatiese teksontginning met beperkte handmatige samestelling, wat nuwe geleenthede oopmaak vir die generering en modellering van chemiese toksikologie data.