NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
İlaçların yeniden kullanımı, ilaçlar için yeni endikasyonları tanımlamak, hastalara daha hızlı terapiler sunmak için yaygın ilaç geliştirme tuzaklarını atlar. Bununla birlikte, çoğu yeniden yapılanma keşifleri anekdotsal gözlemler tarafından yönlendirilmiştir (örn. Viagra) veya pahalı, zaman alıcı ve kesin olmayan deneysel tabanlı yeniden kullanım ekranları. Son zamanlarda, daha sistematik hesaplama yaklaşımları önerilmiştir, ancak bunlar bir ilacın zaten tedavi etmek için onaylanmış olduğu hastalıklardan gelen bilgileri kullanmaya dayanmaktadır. Bu, algoritmaları doğal olarak sınırlar ve onları araştırma molekülleri için kullanılamaz hale getirir. Burada, bir molekülün sadece biyolojik ve kimyasal bilgisini gerektiren ilaç repurposing, CATNIP'e hesaplamalı bir yaklaşım sunuyoruz. CATNIP 2.576 farklı küçük molekülle eğitilir ve yapısal, hedef veya yolak bazlı benzerlik gibi 16 farklı ilaç benzerliği özelliği kullanır. Bu model önemli öngörü gücü (AUC = 0.841) elde eder. Modelimizi kullanarak, ilaç türleri arasındaki geniş ölçekli yeniden kullanım fırsatlarını belirlemek için bir yeniden kullanım ağı oluşturduk. Bu ağı kullanarak, literatür destekli yeniden kullanım adaylarını belirledik, örneğin solunum yollarının tedavisi için sistemik hormonal preparatların kullanılması gibi. Ayrıca, yaklaşımımızı tanımlı ilaç sınıfları için yeni kullanımları tanımlamak için kullanabileceğimizi gösterdik. Adrenerjik alım inhibitörlerinin, özellikle amitriptilin ve trimipramin, Parkinson hastalığı için potansiyel terapiler olabileceğini bulduk. Ayrıca, CATNIP kullanarak, tip 2 diyabet için olası bir tedavi olarak kinaz inhibitörü olan vandetanib'i tahmin ettik. Genel olarak, ilaç yeniden kullanıma yönelik bu sistematik yaklaşım, gelecekteki ilaç geliştirme çabalarını düzene sokmak için temel oluşturur.
Özgün kaynak özetini okuyun
Drug repurposing, identifying novel indications for drugs, bypasses common drug development pitfalls to ultimately deliver therapies to patients faster. However, most repurposing discoveries have been led by anecdotal observations (e.g. Viagra) or experimental-based repurposing screens, which are costly, time-consuming, and imprecise. Recently, more systematic computational approaches have been proposed, however these rely on utilizing the information from the diseases a drug is already approved to treat. This inherently limits the algorithms, making them unusable for investigational molecules. Here, we present a computational approach to drug repurposing, CATNIP, that requires only biological and chemical information of a molecule. CATNIP is trained with 2,576 diverse small molecules and uses 16 different drug similarity features, such as structural, target, or pathway based similarity. This model obtains significant predictive power (AUC = 0.841). Using our model, we created a repurposing network to identify broad scale repurposing opportunities between drug types. By exploiting this network, we identified literature-supported repurposing candidates, such as the use of systemic hormonal preparations for the treatment of respiratory illnesses. Furthermore, we demonstrated that we can use our approach to identify novel uses for defined drug classes. We found that adrenergic uptake inhibitors, specifically amitriptyline and trimipramine, could be potential therapies for Parkinson's disease. Additionally, using CATNIP, we predicted the kinase inhibitor, vandetanib, as a possible treatment for Type 2 Diabetes. Overall, this systematic approach to drug repurposing lays the groundwork to streamline future drug development efforts.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.