VenomPred 2.0 : Une nouvelle plateforme in silico pour un profilage toxologique prolongé et interprétable par l'homme des petites molécules

L'application de l'intelligence artificielle et des méthodes d'apprentissage automatique (ML) devient de plus en plus populaire en toxicologie computationnelle et en conception de médicaments ; elle est considérée comme une solution prometteuse pour évaluer le profil de sécurité des composés, en particulier dans l'optimisation des leads et les études ADMET, et pour répondre aux principes des 3R, qui appellent au remplacement, à la réduction et au raffinement des tests sur les animaux. Dans ce contexte, nous présentons le développement de VenomPred 2.0 (http://www.mmvsl.it/wp/venompred2/), la nouvelle version améliorée de notre outil web gratuit pour les prédictions toxologiques, qui représente désormais une plateforme web puissante pour un profilage de toxicité in silico multifacette et interprétable par l'homme des produits chimiques. VenomPred 2.0 présente un ensemble élargi de critères de toxicité (androgénicité, irritation cutanée, irritation oculaire et toxicité orale aiguë, en plus des carcinogénicités, mutagénicités, hépatotoxicités et œstrogénicités déjà disponibles) qui peuvent être évalués par une stratégie de prédiction consensuelle exhaustive basée sur plusieurs modèles ML. De plus, nous avons également mis en œuvre une nouvelle utilité basée sur la méthode Shapley Additive exPlanations (SHAP) qui permet un profilage toxologique interprétable par l'homme des petites molécules, mettant en évidence les caractéristiques qui contribuent fortement aux prédictions toxologiques afin d'en tirer des toxicophores structuraux.