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In Silico Profiling of Clinical Phenotypes for Human Targets Using Adverse Event Data

机译:使用不良事件数据对人类目标的临床表型进行计算机模拟分析

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摘要

We present a novel approach for the molecular transformation and analysis of patient clinical phenotypes. Building on the fact that drugs perturb the function of targets/genes, we integrated data from 8.2 million clinical reports detailing drug-induced side effects with the molecular world of drug-target information. Using this dataset, we extracted 1.8 million associations of clinical phenotypes to 770 human drug-targets. This collection is perhaps the largest phenotypic profiling reference of human targets to-date, and unique in that it enables rapid development of testable molecular hypotheses directly from human-specific information. We also present validation results demonstrating analytical utilities of the approach, including drug safety prediction, and the design of novel combination therapies. Challenging the long-standing notion that molecular perturbation studies cannot be performed in humans, our data allows researchers to capitalize on the vast tomes of clinical information available throughout the healthcare system.
机译:我们为患者的临床表型的分子转化和分析提出了一种新的方法。基于药物干扰靶标/基因功能的事实,我们整合了820万份临床报告的数据,这些报告详细介绍了药物诱导的副作用与药物靶标信息的分子世界。使用此数据集,我们提取了180万个临床表型与770个人类药物目标的关联。该馆藏也许是迄今为止人类靶标最大的表型分析参考,并且独特之处在于它可以直接从特定于人类的信息中快速发展出可检验的分子假设。我们还提供了验证结果,证明了该方法的分析实用性,包括药物安全性预测以及新型联合疗法的设计。挑战长期存在的分子干扰研究无法在人类中进行的观念,我们的数据使研究人员可以利用整个医疗保健系统中可用的大量临床信息。

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