NICEdrug.ch, a workflow for rational drug design and systems-level analysis of drug metabolism
Notice bibliographique
Résumé
The discovery of a drug requires over a decade of intensive research and financial investments - and still has a high risk of failure. To reduce this burden, we developed the NICEdrug.ch resource, which incorporates 250,000 bioactive molecules, and studied their enzymatic metabolic targets, fate, and toxicity. NICEdrug.ch includes a unique fingerprint that identifies reactive similarities between drug-drug and drug-metabolite pairs. We validated the application, scope, and performance of NICEdrug.ch over similar methods in the field on golden standard datasets describing drugs and metabolites sharing reactivity, drug toxicities, and drug targets. We use NICEdrug.ch to evaluate inhibition and toxicity by the anticancer drug 5-fluorouracil, and suggest avenues to alleviate its side effects. We propose shikimate 3-phosphate for targeting liver-stage malaria with minimal impact on the human host cell. Finally, NICEdrug.ch suggests over 1300 candidate drugs and food molecules to target COVID-19 and explains their inhibitory mechanism for further experimental screening. The NICEdrug.ch database is accessible online to systematically identify the reactivity of small molecules and druggable enzymes with practical applications in lead discovery and drug repurposing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».