Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Dự đoán độc tính tủy xương do thuốc gây ra bằng phương pháp Naïve Bayes
Tóm tắt
Độc tính tủy xương do thuốc thường dẫn đến giảm sản xuất tiểu cầu, tế bào hồng cầu và tế bào bạch cầu. Do đó, việc xác định và phân loại sớm các nguy cơ độc tính tủy xương trong phát triển thuốc là rất cần thiết. Mục tiêu của cuộc điều tra này là phát triển một mô hình dự đoán độc tính tủy xương do thuốc gây ra bằng cách sử dụng bộ phân loại Naïve Bayes. Để so sánh, các mô hình dự đoán khác dựa trên máy vector hỗ trợ và mạng nơ-ron hồi tiếp với một lớp ẩn cũng đã được thiết lập. Trong số tất cả các mô hình dự đoán, mô hình phân loại Naïve Bayes cho thấy hiệu suất dự đoán tốt nhất, với độ chính xác dự đoán tổng thể trung bình là
$$94 \pm 0.9~\%$$
cho tập huấn luyện và
$$82 \pm 2.5~\%$$
cho tập kiểm tra bên ngoài. Những đóng góp quan trọng của nghiên cứu này là chúng tôi lần đầu tiên phát triển một mô hình phân loại Naïve Bayes về tác dụng phụ độc tính tủy xương do thuốc gây ra bằng cách sử dụng một tập dữ liệu quy mô lớn hơn, có thể được sử dụng để dự đoán độc tính tủy xương do thuốc gây ra. Ngoài ra, một số mô tả phân tử quan trọng và cấu trúc con của các hợp chất độc tính tủy xương đã được xác định, điều này cần được xem xét trong thiết kế các hợp chất ứng viên mới nhằm sản xuất thuốc an toàn hơn và hiệu quả hơn, cuối cùng giảm tỷ lệ loại bỏ trong các giai đoạn sau của phát triển thuốc.
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
Parent-Massin D, Hymery N, Sibiril Y (2010) Stem cells in myelotoxicity. Toxicology 267:112–117. doi:10.1016/j.tox.2009.10.031
Gribaldo L, Casati S, Figliuzzi L, Marafante E (1998) In vitro myelotoxicity of environmental contaminants. Environ Toxicol Pharmacol 6:135–141. doi:10.1016/S1382-6689(98)00029-5
De Jager R, Cheverton P, Tamanoi K, Coyle J, Ducharme M, Sakamoto N, Satomi M, Suzuki M (2000) DX-8951f: summary of phase I clinical trials. Ann N Y Acad Sci 922:260–273. doi:10.1111/j.1749-6632.2000.tb07044.x
Gribaldo L, Malerba I, Collotta A, Casati S, Pessina A (2000) Inhibition of CFU-E/BFU-E by 3-azido-3-deoxythymidine, chlorpropamide, and protoporphirin IX zinc (II): a comparison between direct exposure of progenitor cells and long-term exposure of bone marrow cultures. Toxicol Sci 58:96–101. doi:10.1093/toxsci/58.1.96
Gisbert JP, Gomollón F (2008) Thiopurine-induced myelotoxicity in patients with inflammatory bowel disease: a review. Am J Gastroenterol 103:1783–1800. doi:10.1111/j.1572-0241.2008.01848.x
Masubuchi N, May RD, Atsumi R (2004) A predictive model of human myelotoxicity using five camptothecin derivatives and the in vitro colony forming unit granulocyte/macrophage assay. Clin Cancer Res 10:6722–6731. doi:10.1158/1078-0432.CCR-04-0721
Holt DE, Andrews CM, Payne JP, Williams TC, Turton JA (1998) The myelotoxicity of chloramphenicol: in vitro and in vivo studies: II: in vivo myelotoxicity in the B6C3F1 mouse. Hum Exp Toxicol 17:8–17. doi:10.1177/096032719801700102
Sanpera N, Masot N, Janer M, Romeo C, De Pedro R (2002) Oestrogen-induced bone marrow aplasia in a dog with a Sertoli cell tumour. J Small Anim Pract 43:365–369. doi:10.1111/j.1748-5827.2002.tb00087.x
Parchment RE, Huang M, Erickson-Miller CL (1993) Roles for in vitro myelotoxicity tests in preclinical drug development and clinical trial planning. Toxicol Pathol 21:241–250. doi:10.1177/019262339302100217
Le Dréan G, Auffret M, Batina P, Arnold F, Sibiril Y, Arzur D, Parent-Massin D (2005) Myelotoxicity of trichothecenes and apoptosis: an in vitro study on human cord blood CD34\(^+\) hematopoietic progenitor. Toxicol In Vitro 19:1015–1024. doi:10.1016/j.tiv.2005.03.017
Pessina A, Albella B, Bayo M, Bueren J, Brantom P, Casati S, Croera C, Gagliardi G, Foti P, Parchment R, Parent-Massin D, Schoeters G, Sibiril Y, Van Den Heuvel R, Gribaldo L (2003) Application of the CFU-GM assay to predict acute drug-induced neutropenia: an international blind trial to validate a prediction model for the maximum tolerated dose (MTD) of myelosuppressive xenobiotics. Toxicol Sci 75:355–367. doi:10.1093/toxsci/kfg188
Rio B, Lautraite S, Parent-Massin D (1997) In vitro toxicity of trichothecenes on human erythroblastic progenitors. Hum Exp Toxicol 16:673–679. doi:10.1177/096032719701601108
Stephenson J, Axelrad AA, Mc Leod DL, Shreeve MM (1971) Induction of colonies of hemoglobin-synthesizing cells by erythropoietin. Proc Natl Acad Sci USA 68:1542–1546. doi:10.1073/pnas.68.7.1542
Friedenstein AJ, Chailakhyan RK, Laliykina KS (1970) The development of fibroblasts colonies in monolayer cultures of guinea pig bone marrow and spleen. Cell Tissue Kinet 3:393–403. doi:10.1111/j.1365-2184.1970.tb00347.x
Naughton BA, Sibanda D, Azar L, San Roman J (1992) Differential effects of drugs upon hematopoiesis can be assessed in long-term bone marrow culture established on nylon screens. Proc Soc Exp Biol Med 199:481–490. doi:10.3181/00379727-199-43384
Dickins M, Modi S (2002) Importance of predictive ADME simulations. Drug Discov Today 7:755–756. doi:10.1016/j.drudis.2011.10.022
Grime KH, Barton P, McGinnity DF (2013) Application of in silico, in vitro and preclinical pharmacokinetic data for the effective and efficient prediction of human pharmacokinetics. Mol Pharm 10:1191–1206. doi:10.1021/mp300476z
Kimber I, Humphris C, Westmoreland C, Alepee N, Dal Negro G, Manou I (2011) Computational chemistry, systems biology and toxicology. Harnessing the chemistry of life: revolutionizing toxicology. A commentary. J Appl Toxicol 31:206–209. doi:10.1002/jat.1666
Modi S, Hughes M, Garrow A, White A (2012) The value of in silico chemistry in the safety assessment of chemicals in the consumer goods and pharmaceutical industries. Drug Discov Today 17:135–142. doi:10.1016/j.drudis.2011.10.022
Modi S (2004) Positioning ADMET in silico tools in drug discovery. Drug Discov Today 9:14–15. doi:10.1016/S1359-6446(04)02956-3
Vedani A, Smiesko M (2009) In silico toxicology in drug discovery—concepts based on three-dimensional models. Altern Lab Anim 37:477–496. doi:10.1016/j.taap.2009.08.022
Ekins S, Williams AJ, Xu JJ (2010) A predictive ligand-based bayesian model for human drug-induced liver injury. Drug Metab Dispos 38:2302–2308. doi:10.1124/dmd.110.035113
Ekins S (2014) Progress in computational toxicology. J Pharm Toxicol Methods 69:115–140. doi:10.1016/j.vascn.2013.12.003
Hu X, Yan A (2012) In silico models to discriminate compounds inducing and noninducing toxic myopathy. Mol Inf 31:27–39. doi:10.1002/minf.201100067
Zhang H, Li W, Xie Y, Wang WJ, Li LL, Yang SY (2011) Rapid and accurate assessment of seizure liability of drugs by using an optimal support vector machine method. Toxicol In vitro 25:1848–1854. doi:10.1016/j.tiv.2011.05.015
Zhang H, Chen QY, Xiang ML, Ma CY, Huang Q, Yang SY (2009) In silico prediction of mitochondrial toxicity by using GA-CG-SVM approach. Toxicol In Vitro 23:134–140. doi:10.1016/j.artmed.2008.07.001
Box GEP, Tiao CC (1973) Bayesian inference in statistical analysis. Addison-Wesley, Reading
Berger JO (1985) Statistical decision theory and bayesian analysis. Springer, New York
Langdon SR, Mulgrew J, Paolini GV, van Hoorn WP (2010) Pre-dicting cytotoxicity from heterogeneous data sources with Bayesian learning. J Cheminform 2:11–29. doi:10.1186/1758-2946-2-11
Di-wu L, Li LL, Wang WJ, Xie HZ, Yang J, Zhang CH, Huang Q, Zhong L, Feng S, Yang SY (2012) Identification of CK2 inhibitors with new scaffolds by a hybrid virtual screening approach based on Bayesian model; pharmacophore hypothesis and molecular docking. J Mol Graph Model 36:42–47. doi:10.1016/j.jmgm.2012.03.004
Yang Y, Zhang W, Cheng JG, Tang Y, Peng YQ, Li Z (2013) Pharmacophore, 3D-QSAR, and bayesian model analysis for ligands binding at the benzodiazepine site of GABAA receptors: the key roles of amino group and hydrophobic sites. Chem Biol Drug Des 81:583–590. doi:10.1111/cbdd.12100
Zientek M, Stoner C, Ayscue R, Klug-McLeod J, Jiang Y, West M, Collins C, Ekins S (2010) Integrated in silico-in vitro strategy for addressing cytochrome P450 3A4 time-dependent inhibition. Chem Res Toxicol 23:664–676. doi:10.1021/tx900417f
Rogers D, Brown RD, Hahn M (2005) Using extended-connectivity fingerprints with Laplacian-modified Bayesian analysis in high-throughput screening follow-up. J Biomol Screen 10:682–686. doi:10.1021/tx900417f
Yang SY, Huang Q, Li LL, Ma CY, Zhang H, Bai R, Teng QZ, Xiang ML, Wei YQ (2009) An integrated scheme for feature selection and parameter setting in the support vector machine modeling and its application to the prediction of pharmacokinetic properties of drugs. Artif Intell Med 46:155–163. doi:10.1016/j.artmed.2008.07.001
Li LK, Shao S, Yiu KFC (2013) A new optimization algorithm for single hidden layer feedforward neural networks. Appl Soft Comput 13:2857–2862. doi:10.1016/j.asoc.2012.04.034
Crivori E, Pennella G, Magistrelli M, Grossi P, Giusti AM (2011) Predicting myelosuppression of drugs from in silico models. J Chem Inf Model 51:434–445. doi:10.1021/ci1003834