Cheminformatics Modeling of Adverse Drug Responses by Clinically Relevant Mutants of Human Androgen Receptor
Notice bibliographique
Résumé
The human androgen receptor (AR) is a ligand-activated transcription factor that plays a pivotal role in the development and progression of prostate cancer (PCa). Many forms of castration-resistant prostate cancer (CRPC) still rely on the AR for survival. Currently used antiandrogens face clinical limitations as drug resistance develops in patients over time since they all target the mutation-prone androgen binding site (ABS), where gain-of-function mutations eventually convert antagonists into agonists. With a significant number of reported distinct mutations located across the ABS, it is imperative to develop a prognostic platform which would equip clinicians with prior knowledge and actionable strategies if cases of previously unreported AR mutations are encountered. The goal of this study is to develop a theoretical approach that can predict such previously unreported AR mutants in response to current treatment options for PCa. The expected drug response by these mutants has been modeled using cheminformatics methodology. The corresponding QSAR pipeline has been created, which extracts key protein-ligand interactions and quantifies them by 4D molecular descriptors. The developed models reported with an accuracy reaching 90% and enable prediction of activation of AR mutants by its native ligand as well as assess whether known antiandrogens will act on them as agonists or antagonists. As a result, a previously uncharacterized mutant, T878G, has been predicted to be activated by the latest antiandrogen enzalutamide, and the corresponding experimental evaluation confirmed this prediction. Overall, the developed cheminformatics pipeline provides useful insights toward understanding the changing genomic landscape of advanced PCa.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».