Derin Öğrenme Modeli Advers Drug-Drug Etkileşimlerini Tahmin Ediyor

Güney Kore’deki Gwangju Bilim ve Teknoloji Enstitüsü’nden (GIST) bir araştırma ekibi, ilaçların gen ifade üzerindeki etkilerine dayanarak ilaç-ilacı etkileşimleri (DDI’ler) tahmin eden bir derin öğrenme modeli geliştirdi. DDI’ler, aynı anda birden fazla ilaç alındığında ciddi bir sorun olabilir ve beklenmedik etkileşimlere bağlı olarak advers sağlık etkilerine neden olabilir.

Araştırma, Journal of Cheminformatics dergisinde yayımlandı.

DDI’lerin Erken Tespiti

Çoklu ilaç tedavisi gerektiren kompleks hastalıklar için genellikle birden fazla ilaç reçete edilir. Bununla birlikte, birden fazla ilacın alınması, çeşitli beklenmedik ve istenmeyen etkileşimlere neden olabilir ve bu da ciddi yan etkilere veya azaltılmış klinik etkinliğe yol açabilir. Hastaların böyle advers etkilere maruz kalmalarını önlemek için bu DDI’lerin erken tespit edilmesi gerekir.

Mevcut yaklaşımlar, önceden bilinen ilaç etkileşimlerinin kayıtlarını inceleyen hesaplamalı modeller ve sinir ağzı tabanlı algoritmaları içerir ve daha sonra bunlarla ilişkili yapıları ve yan etkileri tanımlar. Ancak bu sistemler, benzer ilaçların benzer etkileşimlere sahip olduğunu varsayar ve benzer advers etkilere sahip ilaç kombinasyonlarını tanımlar.

Araştırma ekibi, bu sınırlamaların bazılarını aşmak için yeni bir model geliştirmeyi amaçladı. GIST’den asociate profesör Hojung Nam ve Ph.D. adayı Eunyoung Kim liderliğindeki ekip, ilaç-indüklenen gen ifade imzalarına dayanarak DDI’leri tahmin etmek için bir derin öğrenme modeli geliştirdi.

DeSIDE-DDI Modeli

Model, DeSIDE-DDI, iki kısımdan oluşur:

• İlk Kısım: İlaçların gen ifade üzerindeki etkilerini tahmin eden bir özellik oluşturma modeli. Bunu, ilacın yapısını ve özelliklerini dikkate alarak yapar.
• İkinci Kısım: İlaç kombinasyonlarının neden olduğu çeşitli yan etkileri tahmin eden bir DDI tahmini modeli.

“Modelimiz, ilaçların genler üzerindeki etkilerini gen ifade verilerini kullanarak açıklar ve belirli bir ilaç çiftinin neden DDI’lere neden olduğunu açıklar” diyor Prof. Nam. “Mevcut onaylı ilaçlar için olduğu gibi yeni bileşikler için de DDI’leri tahmin edebilir. Bu şekilde, polifarmasinin tehditleri, yeni ilaçların halka sunulmadan önce çözülebilir.”

Tüm bileşiklerin ilaçla tedavi edilmiş gen ifade imzaları yoktur, bu nedenle yeni model, beklenen ilaçla tedavi edilmiş gen ifadelerini üretmek için önceden eğitilmiş bir bileşik oluşturma modeline dayanır.

“Bu model, potansiyel olarak tehlikeli ilaç çiftlerini ayırt edebilir ve bir ilaç güvenlik izleme sistemi olarak görev yapabilir” diye devam ediyor Prof. Nam. “Araştırmacılara, ilaç geliştirme aşamasında ilacın doğru kullanımını tanımlamalarına yardımcı olabilir.”

Yeni model, yeni ilaçların güvenliğini iyileştirmede büyük bir adım ve DDI’ler ve advers etkileri hakkında gerekli içgörüyü sağlayacaktır.