مصنوعات

منشیات کی وجہ سے جگر کی چوٹ منشیات کی کمی کی ایک اہم وجہ ہے۔منشیات کے امیدواروں کے جگر کے اثرات کا ان کے کیمیائی ڈھانچے سے اندازہ لگانے کی صلاحیت محفوظ ادویات کی طرف تجرباتی منشیات کی دریافت کے منصوبوں کی رہنمائی میں مدد کے لیے اہم ہے۔اس مطالعے میں، ہم نے 951 مرکبات کا ایک ڈیٹا سیٹ مرتب کیا ہے جس کی اطلاع مختلف انواع کے جگر میں وسیع پیمانے پر اثرات مرتب کرتی ہے، جس میں انسان، چوہا اور نان روڈینٹس شامل ہیں۔اس ڈیٹا سیٹ کے لیے جگر کے اثرات اثباتی میٹا ڈیٹا کے طور پر حاصل کیے گئے تھے، جو MEDLINE خلاصوں سے لغوی اور لسانی طریقوں اور اونٹولوجیکل اصولوں کے انوکھے امتزاج کا استعمال کرتے ہوئے تیار کیے گئے تھے۔ہم نے روایتی کیمینفارمیٹکس کے طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے اس ڈیٹا سیٹ کا تجزیہ کیا ہے اور جگر کے اثرات کے کراس اسپیسز ہم آہنگی، انسانوں میں جگر کے اثرات کے کیمیائی تعین کرنے والے، اور اس پیشین گوئی سے متعلق کئی سوالات کو حل کیا ہے کہ آیا دیا ہوا مرکب انسانوں میں جگر کے اثر کا سبب بن سکتا ہے۔ہم نے پایا کہ مختلف انواع کے درمیان جگر کے اثرات کی مطابقت نسبتاً کم تھی (ca. 39-44%)، اس امکان کو بڑھاتا ہے کہ انواع کی مخصوصیت کیمیائی ساخت کی مخصوص خصوصیات پر منحصر ہو سکتی ہے۔مرکبات کو ان کی کیمیائی مماثلت کے ذریعہ کلسٹر کیا گیا تھا، اور اسی طرح کے مرکبات کو ان کی پرجاتیوں پر منحصر جگر اثر پروفائلز کی متوقع مماثلت کے لئے جانچا گیا تھا۔زیادہ تر معاملات میں، اسی طرح کے پروفائلز ایک ہی کلسٹر کے ممبروں کے لیے دیکھے گئے، لیکن کچھ مرکبات آؤٹ لیئر کے طور پر ظاہر ہوئے۔آؤٹ لیرز MEDLINE کے ساتھ ساتھ ڈیٹا کے دیگر ذرائع سے مرکوز دعوے کی تخلیق نو کا موضوع تھے۔کچھ معاملات میں، اضافی حیاتیاتی دعووں کی نشاندہی کی گئی، جو مرکبات کی کیمیائی مماثلتوں کی بنیاد پر توقعات کے مطابق تھے۔اس دعوے کو مزید بنیادی کیمیکلز کی بائنری تشریحات میں تبدیل کر دیا گیا (یعنی جگر کا اثر بمقابلہ جگر کا اثر نہیں)، اور بائنری کوانٹیٹیو سٹرکچر ایکٹیویٹی ریلیشن شپ (QSAR) ماڈل تیار کیے گئے تاکہ یہ اندازہ لگایا جا سکے کہ آیا کسی مرکب سے انسانوں میں جگر کے اثرات پیدا ہونے کی توقع کی جائے گی۔اعداد و شمار کی ظاہری متفاوتیت کے باوجود، ماڈلز نے بیرونی 5 گنا کراس توثیق کے طریقہ کار سے اچھی پیشن گوئی کی طاقت کا اندازہ لگایا ہے۔بائنری QSAR ماڈلز کی بیرونی پیشن گوئی کی طاقت کی مزید تصدیق ان مرکبات پر ان کی درخواست سے ہوئی جو ماڈل تیار کرنے کے بعد بازیافت یا مطالعہ کیے گئے تھے۔ہمارے بہترین علم کے مطابق، کیمیائی زہریلے پن کی پیشن گوئی کے لیے یہ پہلا مطالعہ ہے جس نے QSAR ماڈلنگ اور دیگر کیمنفارمیٹکس تکنیکوں کو محدود دستی کیوریشن کے ساتھ خودکار ٹیکسٹ مائننگ کے ذریعے تخلیق کردہ مشاہداتی ڈیٹا پر لاگو کیا، جس سے کیمیکل ٹاکسیکولوجی پیدا کرنے اور ماڈلنگ کرنے کے نئے مواقع کھلتے ہیں۔ ڈیٹا