Charakterisierung der klinischen Toxizität bei Kombinationstherapien gegen Krebs

Zusammenfassung Motivation Die Vorhersage synergistischer Krebsmedikamentenkombinationen durch rechnergestützte Methoden bietet einen skalierbaren Ansatz zur Schaffung von Therapien, die effektiver und weniger toxisch sind. Die meisten Algorithmen konzentrieren sich jedoch ausschließlich auf Synergie, ohne Toxizität bei der Auswahl optimaler Medikamentenkombinationen zu berücksichtigen. In Abwesenheit kombinatorischer Toxizitätstests verwenden einige Modelle Toxizitätsstrafen, um hohe Synergie mit geringerer Toxizität in Einklang zu bringen. Diese Strafen wurden jedoch nicht explizit gegen bekannte Wechselwirkungen zwischen Medikamenten validiert. Ergebnisse In dieser Studie untersuchen wir, ob Synergiescores und Toxizitätsmetriken mit bekannten unerwünschten Arzneimittelwirkungen korrelieren. Während einige Metriken Trends mit Toxizitätsniveaus zeigen, offenbaren unsere Ergebnisse erhebliche Einschränkungen bei der Verwendung dieser Metriken als Strafen. Diese Ergebnisse zeigen die Herausforderungen auf, Toxizität in Synergievorhersage-Frameworks zu integrieren, und legen nahe, dass voranbringen des Feldes umfassendere Daten zur Kombinationstoxizität erforderlich sind. Verfügbarkeit und Implementierung Der für dieses Projekt geschriebene Code ist verfügbar unter https://github.com/amw14/toxicity-cancer-drug-combination.