Computermodelle zur Vorhersage der Ligand-Transporter-Wechselwirkung
2020
University of Vienna, Wien, Österreich
In der Leber exprimierte Transporter spielen eine wichtige Rolle in der Pharmakokinetik von Arzneimitteln und sind eine Schlüsselkomponente des physiologischen Gallenflusses. Die Hemmung dieser Transporter kann zu Arzneimittelwechselwirkungen oder sogar zu einer arzneimittelinduzierten Leberschädigung führen. Daher kann die Vorhersage des Wechselwirkungsprofils kleiner Moleküle mit in der Leber exprimierten Transportern helfen, Verbindungen in einer frühen Phase des Medikamentenentwicklungsprozesses zu priorisieren. Basierend auf einer umfassenden Analyse der öffentlich zugänglichen Daten entwickelten die Autoren eine Reihe von Klassifikationsmodellen, die es ermöglichen – für ein kleines Molekül – die Hemmung und den Transport durch eine Reihe von Lebertransportern vorherzusagen, die von der FDA, EMA und der japanischen Regulierungsbehörde als relevant eingestuft wurden. Die in silico Modelle wurden durch Kreuzvalidierung und externe Testsätze validiert. Schließlich wurden Modelle als einfach zu bedienender Webservice implementiert, der unter https://livertox.univie.ac.at frei verfügbar ist.
Vienna LiverTox Workspace—a set of machine learning models for prediction of interactions profiles of small molecules with transporters relevant for regulatory agencies
Melanie Grandits
Eingestellt am: 23.06.2021
[1] https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fchem.2019.00899/full
