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Quantitative Struktur-Wirkungs-Beziehungen (QSAR)-Modelle werden häufig für die in silico-Vorhersage der in vivo-Toxizität von Arzneikandidaten oder Umweltchemikalien verwendet, was einen Mehrwert bei der Auswahl von Kandidaten in der Arzneimittelentwicklung oder bei der Suche nach weniger gefährlichen und nachhaltigeren Alternativen für Chemikalien im Handel bietet. Die Entwicklung traditioneller QSAR-Modelle wird durch numerische Deskriptoren ermöglicht, die die inhärenten chemischen Eigenschaften darstellen, die leicht für jede Anzahl von Molekülen definiert werden können; jedoch haben traditionelle QSAR-Modelle oft eine begrenzte Vorhersagekraft aufgrund mangelnder Daten und der Komplexität in vivo-Endpunkte. Obwohl es in der Vergangenheit tatsächlich schwierig war, experimentell abgeleitete Toxizitätsdaten für eine große Anzahl von Chemikalien zu erhalten, sind die Ergebnisse quantitativer in vitro-Screenings von Tausenden von Umweltchemikalien in Hunderten von Experimentalsystemen jetzt verfügbar und sammeln sich weiter an. Darüber hinaus bieten öffentlich zugängliche toxikogenomische Daten, die für Hunderte von Chemikalien gesammelt wurden, eine weitere Dimension molekularer Informationen, die potenziell nützlich für prädiktive Toxizitätsmodellierungen ist. Diese neuen Eigenschaften der molekularen Bioaktivität, die aus kurzfristigen biologischen Tests, d.h. in vitro-Screening und/oder in vivo-toxikogenomischen Daten, hervorgehen, können nun in Kombination mit chemischen Strukturinformationen genutzt werden, um hybride QSAR-ähnliche quantitative Modelle zur Vorhersage von menschlicher Toxizität und Karzinogenität zu erzeugen. Anhand mehrerer Fallstudien veranschaulichen wir die Vorteile eines hybriden Modellierungsansatzes, nämlich Verbesserungen der Genauigkeit der Modelle, verbesserte Interpretation der prädiktivsten Merkmale und einen erweiterten Anwendungsbereich für eine breitere Abdeckung des chemischen Raums.
Rusyn et al. (Fri,) untersuchten diese Frage.