MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2750394734 · doi:10.1021/acs.jcim.7b00072

Cheminformatic Analysis of Antimalarial Chemical Space Illuminates Therapeutic Mechanisms and Offers Strategies for Therapy Development

2017· article· en· W2750394734 sur OpenAlexafffund
Julia Nogueira Varela, María Fernanda Lammoglia Cobo, Sandip V. Pawar, Vikramaditya G. Yadav

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Information and Modeling · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Drug Discovery Methods
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemical spaceSpace (punctuation)Biochemical engineeringComputer scienceIntensive care medicineComputational biologyMedicineDrug discoveryBiologyBioinformaticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The clear and present danger of malaria, which has been amplified in recent years by climate change, and the progressive thinning of our drug arsenal over the past two decades raise uncomfortable questions about the current state and future of antimalarial drug development. Besides suffering from many of the same technical challenges that affect drug development in other disease areas, the quest for new antimalarial therapies is also hindered by the complex, dynamic life cycle of the malaria parasite, P. falciparum, in its mosquito and human hosts, and its role thereof in the elicitation of drug resistance. New strategies are needed in order to ensure economical and expeditious development of new, more efficacious treatments. In the present study, we employ open-source cheminformatics tools to analyze the chemical space traversed by approved antimalarial drugs and promising candidates at various stages of development to uncover insights that could shape future endeavors in the field. Our scaffold-centric analysis reveals that the antimalarial chemical space is disjointed and segregated into a few dominant structural groups. In fact, the structures of antimalarial drugs and drug candidates are distributed according to Pareto's principle. This structural convergence can potentially be exploited for future drug discovery by incorporating it into bioinformatics workflows that are typically employed for solving problems in structural biology. Significantly, we demonstrate how molecular scaffold hunting can be applied to unearth putative mechanisms of action of drugs whose activities remain a mystery, and how scaffold-centric analysis of drug space can also provide a recipe for combination therapies that minimize the likelihood of emergence of drug resistance, as well as identify areas on which to focus efforts. Finally, we also observe that over half of the molecules in the antimalarial space bear no resemblance to other molecules in the collection, which suggests that the pharmacobiology of antimalarial drugs has not been entirely surveyed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Chemical Information and ModelingMême sujetComputational Drug Discovery MethodsTravaux en français237 207