TissueTox

预测可用药蛋白质对人体组织的毒性

药物开发的一个关键步骤是评估治疗靶点的体内毒性，这是药物开发中人员流失的主要原因，占临床试验失败的 30% 1,2。此外，药物毒性是医院不良事件和伤害的重要原因，每年影响美国 200 万患者 3。例如，由于 EGFR 激活在正常组织中起着不可或缺的作用，因此在接受抗 EGFR 治疗的患者中经常观察到皮肤和胃肠道毒性 4,5。同样，抗逆转录病毒 HIV 治疗的肝毒性与肝脏中 PNP 和 PXR 等靶蛋白的重要作用有关 6,7。以前使用药物警戒数据来识别与副作用相关的蛋白质 8 的努力没有考虑到组织特异性。其他方法，包括计算机定量构效关系 (QSAR) 模型和细胞系体外筛选和器官芯片分析，仅评估单个组织中的毒性，例如肝毒性 9、10、肾毒性 11 或心脏毒性 12。这些方法可能成本高昂、耗时，并且准确性和可转化性通常有限 13。需要一种将靶点与体内组织毒性联系起来的有效系统方法。关键挑战之一是靶点蛋白和副作用之间的知识差距。我们对可用药蛋白质药理学的大部分知识在于它们的治疗潜力，而这些蛋白质与不良副作用之间的关系仍然是个谜 14。此外，由于难以推断靶点与组织特异性效应之间的因果关系，我们可以借鉴的已知例子很少，因此很难开发出系统的方法预测一般组织毒性 15。为了解决这一根本问题，我们引入了一个基于靶标的算法框架 TissueTox，用于预测组织毒性（图 1a）。使用来自 45 种人体组织和 10 种身体系统中的 548 种药物和 620 种副作用的数据（补充表 1），我们定义了一个靶标和组织毒性的参考数据集（在线方法）。我们使用此参考数据集为 10 个系统和 45 种组织中的每一个训练了一个监督模型。在 TissueTox 中，我们整合了四种类型的多组学特征，包括 mRNA 表达、对