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약물 유발 간 손상은 약물 소모의 주요 원인 중 하나입니다.화학 구조에서 약물 후보의 간 효과를 예측하는 능력은 더 안전한 의약품을 향한 실험적 약물 발견 프로젝트를 안내하는 데 중요합니다.이 연구에서 우리는 인간, 설치류 및 비설치류를 포함하는 다양한 종의 간에서 광범위한 영향을 미치는 것으로 보고된 951개 화합물의 데이터 세트를 수집했습니다.이 데이터 세트에 대한 간 효과는 어휘 및 언어 방법과 온톨로지 규칙의 고유한 조합을 사용하여 MEDLINE 초록에서 생성된 주장 메타데이터로 얻었습니다.우리는 기존의 화학 정보학 접근 방식을 사용하여 이 데이터 세트를 분석하고 간 효과의 종간 일치, 인간의 간 효과의 화학적 결정 요인 및 주어진 화합물이 인간에서 간 효과를 일으킬 가능성이 있는지 여부에 대한 예측과 관련된 몇 가지 질문을 해결했습니다.우리는 간 효과의 일치가 서로 다른 종 사이에서 상대적으로 낮다는 것을 발견했으며(약 39-44%) 종 특이성이 화학 구조의 특정 기능에 의존할 수 있는 가능성을 높였습니다.화합물은 화학적 유사성에 의해 군집화되었고 유사한 화합물은 종 의존적 간 효과 프로파일의 예상되는 유사성에 대해 조사되었습니다.대부분의 경우 동일한 클러스터의 구성원에 대해 유사한 프로파일이 관찰되었지만 일부 화합물은 이상값으로 나타났습니다.이상값은 MEDLINE 및 기타 데이터 소스에서 집중된 어설션 재생성의 주제였습니다.어떤 경우에는 화합물의 화학적 유사성에 기초한 예상과 일치하는 추가적인 생물학적 주장이 확인되었습니다.주장은 추가로 기본 화학 물질의 이진 주석(즉, 간 효과 대 간 효과 없음)으로 변환되었으며 이진 정량적 구조 활성 관계(QSAR) 모델을 생성하여 화합물이 인간에서 간 효과를 생성할 것으로 예상되는지 여부를 예측했습니다.데이터의 명백한 이질성에도 불구하고 모델은 외부 5배 교차 검증 절차에 의해 평가된 우수한 예측력을 보여주었습니다.바이너리 QSAR 모델의 외부 예측력은 모델이 개발된 후 검색되거나 연구된 화합물에 대한 적용을 통해 추가로 확인되었습니다.우리가 아는 한, 이것은 QSAR 모델링 및 기타 화학 정보학 기술을 수동 큐레이션이 제한된 자동화된 텍스트 마이닝 수단으로 생성된 관찰 데이터에 적용하여 화학 독성학을 생성하고 모델링할 수 있는 새로운 기회를 열어주는 화학적 독성 예측을 위한 첫 번째 연구입니다. 데이터.