Att identifiera läkemedelsinteraktioner är en stor utmaning för läkemedelsutvecklingen. Tidigare försök har fastställt formella metoder för farmakokinetiska (PK) DDI, men det finns ingen möjlig lösning för farmakodynamiska (PD) DDI eftersom endpointen ofta är en allvarlig biverkning snarare än en mätbar förändring av läkemedelskoncentrationen. Här utvecklade vi en metrisk ''S-score'' som mäter styrkan i nätverksanslutningen mellan narkotikamål för att förutsäga PD DDI. Använda kända PD DDI som gyllene standard positiva (GSPs), Vi observerade en betydande korrelation mellan S-poäng och sannolikheten att en PD DDI uppstår. Vår förutsägelse var robust och överträffade befintliga metoder som validerats av två oberoende GSP. Analys av kliniska biverkningsdata tyder på att de läkemedel som har förutspått DDI har liknande biverkningar. Vi införlivade ytterligare denna kliniska biverkningar bevis med S-score för att öka förutsägelsen specificitet och känslighet genom en Bayesian probabilistic modell. Vi har förutspått 9,626 potentiella PD DDI med noggrannheten 82% och återkallandet av 62%. Viktigt är att vår algoritm gav möjligheter till bättre förståelse för potentiella molekylära mekanismer eller fysiologiska effekter som ligger till grund för DDI, vilket illustreras av fallstudierna.
Huang m.fl. REF presenterade en metod som uppskattar styrkan i nätverksanslutningen mellan läkemedelsmålen för att förutsäga farmakodynamiska DDI med 82 % noggrannhet.
Systematic Prediction of Pharmacodynamic Drug-Drug Interactions through Protein-Protein-Interaction Network
{'venue': 'PLoS Computational Biology', 'journal': 'PLoS Computational Biology', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}