Anwendung der wissensbasierten mechanistischen Inferenz auf die Toxikogenomik
2020
University of Colorado, Boulder, USA
Bei der Betrachtung toxischer Chemikalien in der Umwelt kann eine mechanistische, kausale Erklärung der Toxizität einer statistischen oder auf maschinellem Lernen basierenden Vorhersage allein vorgezogen werden. Die Aufklärung des Toxizitätsmechanismus ist jedoch ein kostspieliger und zeitaufwändiger Prozess, der die Beteiligung von Fachleuten aus einer Vielzahl von Bereichen erfordert und oft auf Tierversuche angewiesen ist. Hier wird ein innovatives mechanistisches Inferenzsystem (MechSpy) vorgestellt, das als Hilfsmittel für die Hypothesengenerierung verwendet werden kann, um den Umfang der mechanistischen Toxikologie-Analyse einzuschränken. MechSpy generiert Hypothesen über die wahrscheinlichsten Mechanismen der Toxizität, indem es eine semantisch verknüpfte Wissensrepräsentation der Humanbiologie, Toxikologie und Biochemie mit Genexpressionszeitreihen auf menschlichem Gewebe kombiniert. Unter Verwendung von Vektordarstellungen biologischer Entitäten sucht MechSpy nach einer Anreicherung in einer manuell kuratierten Liste von High-Level-Toxizitätsmechanismen, die als biochemisch und kausal verknüpfte Ontologiekonzepte dargestellt werden. Neben der Vorhersage des klassischen Mechanismus der Toxizität für viele gut untersuchte Verbindungen wurden einige der Vorhersagen für andere Chemikalien ohne einen etablierten Mechanismus der Toxizität experimentell validiert. Dieser mechanistische Inferenzrahmen ist ein vorteilhaftes Instrument für die prädiktive Toxikologie und das erste seiner Art, das für jede Vorhersage eine mechanistische Erklärung liefert. MechSpy kann modifiziert werden, um zusätzliche Mechanismen der Toxizität einzubeziehen, und ist auf andere Arten von Mechanismen der Humanbiologie verallgemeinerbar.
Applying knowledge-driven mechanistic inference to toxicogenomics
Ignacio J.Tripodi
Eingestellt am: 14.02.2022
[1] https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0887233320300576?via%3Dihub[2] https://www.invitrojobs.com/index.php/en/research-and-methods/working-group-a-portrait/item/5832-working-group-a-portrait-ignacio-tripodi-computational-toxicology-instead-of-animal-testing[3] https://www.sciome.com/
