不良药物反应的预测

摘要

用于预测药物不良反应(ADR)的系统框架和方法。为药物小分子和独特的人类蛋白质制备了以三维表示的结构，并使用分子对接产生了它们之间的对接分数。使用分子对接功能开发了机器学习模型来预测ADR。使用所述机器学习模型，它可以基于药物‑靶标相互作用特征和已知的药物‑ADR关系成功预测药物诱导的ADR。通过进一步分析排名高级或与所述ADR紧密相关的所述结合蛋白，会发现所述ADR机制的可能解释。基于分子对接特征的所述机器学习ADR模型不仅有助于对新药或现有已知药物分子进行ADR预测，而且具有为ADR基本机理提供可能解释或假设的优势。