Biverkningar (ADR), även kända som biverkningar, är komplexa icke önskvärda fysiologiska fenomen som observerats sekundärt vid administrering av läkemedel. Flera fenomen ligger bakom uppkomsten av varje ADR, men en dominerande faktor är läkemedlets förmåga att modulera en eller flera biologiska vägar. Att förstå de biologiska processerna bakom förekomsten av alternativ tvistlösning skulle leda till utvecklingen av säkrare och effektivare läkemedel. För närvarande finns det ingen metod för att upptäcka dessa alternativa tvistlösningsmetoder. I detta dokument inför vi en beräkningsram för att identifiera en delmängd av dessa föreningar baserat på antagandet att läkemedel som kan modulera samma väg kan inducera liknande biverkningar. Vår modell utnyttjar flera informationsresurser. För det första använder vi ett offentligt tillgängligt dataset som kopplar ihop läkemedel med deras observerade biverkningar. För det andra identifierar vi putative protein mål för varje läkemedel med hjälp av proteinstruktur databasen och in-silico virtuell dockning. För det tredje märker vi varje proteinmål med dess kända inblandning i en eller flera biologiska vägar. Slutligen, förhållandet mellan dessa informationskällor bryts med hjälp av flera stadier av logistisk regression samtidigt kontrollera för övermontering och flerfaldig hypotes testning. Som proof-of-concept undersökte vi en uppsättning av 506 biverkningar, 730 läkemedel och 830 humana proteinmål. Vår metod gav 185 ADR-patway associationer av vilka 45 valdes ut för att genomgå en manuell litteraturgenomgång. Vi fann 32 föreningar som stöddes av den vetenskapliga litteraturen.
Wallach m.fl. presenterade en metod för att förutsäga bieffekt-patway associationer genom en kombination av virtuell dockning och logistiska regressionsmetoder, förutsatt att läkemedel som påverkar samma väg kan inducera samma biverkningar REF.
A Structure-Based Approach for Mapping Adverse Drug Reactions to the Perturbation of Underlying Biological Pathways
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}