Modelul de învățare profundă prezice interacțiunile adverse ale medicamentelor

O echipă de cercetători de la Institutul de Știință și Tehnologie Gwangju (GIST) din Coreea de Sud a dezvoltat un model de învățare profundă care prezice interacțiunile medicament-medicament (DDI) pe baza efectelor lor asupra expresiei genice. DDI pot fi o problemă gravă atunci când se iau mai multe medicamente în același timp, ducând la efecte adverse pentru sănătate din cauza interacțiunilor neașteptate.

Cercetarea a fost publicată în Journal of Cheminformatics.

Detecția timpurie a DDI

Multe boli complexe necesită prescrierea mai multor medicamente, sau polifarmacie. Cu toate acestea, ingestia mai multor medicamente poate duce la tot felul de interacțiuni neașteptate și nedorite, care pot rezulta în efecte secundare severe sau scăderea eficacității clinice. Pentru a preveni ca pacienții să întâmpine astfel de efecte adverse, aceste DDI trebuie detectate devreme.

Abordările actuale implică modele computaționale și algoritmi bazati pe rețele neuronale care examinează înregistrările anterioare ale interacțiunilor cunoscute ale medicamentelor înainte de a identifica structurile și efectele secundare asociate. Cu toate acestea, aceste sisteme presupun că medicamentele similare au interacțiuni similare și identifică combinații de medicamente cu efecte adverse similare.

Echipa a încercat să dezvolte un nou model pentru a ocoli unele dintre aceste limitări. Echipa a fost condusă de profesorul asociat Hojung Nam și candidatul la doctorat Eunyoung Kim de la GIST. Ei au dezvoltat un model de învățare profundă pentru a prezice DDI pe baza semnăturilor de expresie genică induse de medicamente.

Modelul DeSIDE-DDI

Modelul, numit DeSIDE-DDI, constă în două părți:

• Prima parte: Un model de generare a caracteristicilor care prezice efectul unui medicament asupra expresiei genice. Acesta face acest lucru prin considerarea atât a structurii, cât și a proprietăților medicamentului.
• A doua parte: Un model de prezicere a DDI care prezice diversele efecte secundare care rezultă din combinații de medicamente.

„Modelul nostru consideră efectele medicamentelor asupra genelor prin utilizarea datelor de expresie genică, oferind o explicație pentru care o anumită pereche de medicamente cauzează DDI”, spune prof. Nam. „Acesta poate prezice DDI pentru medicamentele aprobate în prezent, precum și pentru compuși noi. Astfel, pericolele polifarmaciei pot fi rezolvate înainte ca noile medicamente să fie puse la dispoziția publicului.”

Toate compușii nu au semnături de expresie genică tratate cu medicamente, astfel încât noul model se bazează pe un model de generare a compușilor pre-antrenați pentru a genera expresii genice tratate cu medicamente așteptate.

„Acest model poate discerne perechi de medicamente potențial periculoase, acționând ca un sistem de monitorizare a siguranței medicamentelor. Acesta poate ajuta cercetătorii să definescă utilizarea corectă a medicamentului în faza de dezvoltare a medicamentului”, continuă prof. Nam.

Noul model reprezintă un pas uriaș înainte în îmbunătățirea siguranței noilor medicamente și va oferi o perspectivă necesară asupra DDI și a efectelor lor adverse.