Модель глубокого обучения предсказывает неблагоприятные взаимодействия между лекарствами

Команда исследователей из Института науки и технологий Гванджу (GIST) в Южной Корее разработала модель глубокого обучения, которая предсказывает взаимодействия между лекарствами (DDI) на основе их влияния на экспрессию генов. DDI могут быть серьезной проблемой, когда несколько лекарств принимаются одновременно, что приводит к неблагоприятным последствиям для здоровья из-за непредвиденных взаимодействий.

Исследование было опубликовано в Journal of Cheminformatics.

Раннее обнаружение DDI

Многие сложные заболевания требуют назначения нескольких лекарств, или полифармакотерапии. С учетом этого, прием нескольких лекарств может привести к всевозможным непредвиденным и нежелательным взаимодействиям, которые могут привести к тяжелым побочным эффектам или снижению клинической эффективности. Чтобы предотвратить у пациентов такие неблагоприятные эффекты, эти DDI должны быть обнаружены на ранней стадии.

Текущие подходы включают компьютерные модели и алгоритмы, основанные на нейронных сетях, которые изучают предыдущие записи о известных взаимодействиях между лекарствами, прежде чем определять структуры и побочные эффекты, с которыми они связаны. Однако эти системы предполагают, что подобные лекарства имеют подобные взаимодействия и определяют комбинации лекарств с подобными неблагоприятными эффектами.

Команда поставила цель разработать новую модель, чтобы обойти некоторые из этих ограничений. Команду возглавляли доцент Ходжун Нам и аспирант Еунён Ким из GIST. Они разработали модель глубокого обучения для предсказания DDI на основе сигнатур экспрессии генов, индуцированных лекарствами.

Модель DeSIDE-DDI

Модель, названная DeSIDE-DDI, состоит из двух частей:

• Первая часть: Модель генерации признаков, которая предсказывает влияние лекарства на экспрессию генов. Она делает это, учитывая как структуру, так и свойства лекарства.
• Вторая часть: Модель предсказания DDI, которая предсказывает различные побочные эффекты, возникающие в результате комбинаций лекарств.

«Наша модель учитывает влияние лекарств на гены, используя данные об экспрессии генов, что дает объяснение, почему определенная пара лекарств вызывает DDI», – говорит проф. Нам. «Она может предсказать DDI для уже одобренных лекарств, а также для новых соединений. Таким образом, угрозы полифармакотерапии могут быть устранены до того, как новые лекарства станут доступны общественности».

Не все соединения имеют сигнатуры экспрессии генов, обработанные лекарствами, поэтому новая модель полагается на предварительно обученную модель генерации соединений для генерации ожидаемых экспрессий генов, обработанных лекарствами.

«Эта модель может выявить потенциально опасные пары лекарств, действуя как система мониторинга безопасности лекарств. Она может помочь исследователям определить правильное использование лекарства на этапе разработки», – продолжает проф. Нам.

Новая модель является огромным шагом вперед в улучшении безопасности новых лекарств и предоставит необходимое представление о DDI и их неблагоприятных эффектах.