Detección de interacciones entre fármacos mediante el modelado de huellas dactilares del perfil de interacción

Las interacciones entre fármacos (DDIs) constituyen un problema importante en la farmacovigilancia post-comercialización y en el desarrollo de nuevos medicamentos. La efectividad o toxicidad de un medicamento podría verse afectada por la coadministración de otros fármacos que comparten vías farmacocinéticas o farmacodinámicas. Por esta razón, se está realizando un gran esfuerzo para desarrollar nuevas metodologías para detectar y evaluar las DDIs. En este artículo, presentamos un método novedoso basado en huellas dactilares del perfil de interacción de fármacos (IPFs) con aplicación exitosa en la detección de DDIs. Las IPFs se generaron a partir de la base de datos DrugBank, que proporcionó 9,454 DDIs bien establecidas como fuente primaria de datos de interacción. El modelo utiliza IPFs para medir la similitud de pares de fármacos y genera nuevas DDIs supuestas a partir de las interacciones no intersecadas de un par. Describimos como parte de nuestro análisis los efectos farmacológicos y biológicos asociados a las interacciones supuestas; por ejemplo, la interacción entre haloperidol y diciclomina puede causar un aumento del riesgo de psicosis y discinesia tardía. Primero, evaluamos el método a través de la validación de retención y luego utilizando cuatro conjuntos de pruebas independientes que no se superpusieron con DrugBank. La precisión para los conjuntos de prueba osciló entre 0.4-0.5 con más de dos veces el factor de enriquecimiento. En conclusión, demostramos la utilidad del método en farmacovigilancia como predictor de DDI y creamos un conjunto de datos de DDIs potenciales, destacando la etiología o el efecto farmacológico de la DDI, y proporcionando una herramienta exploratoria para facilitar la toma de decisiones en la detección de DDI y la seguridad del paciente.