Abstract A018: Accelerating drug discovery at an HBCU with AI/ML: Text mining, computational modeling, and drug repurposing approaches
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Advances in artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are transforming drug discovery by significantly reducing time and costs. This abstract highlights the AI/ML approaches employed in our lab at North Carolina Central University (NCCU), a Historically Black College and University (HBCU), to support drug repurposing efforts. Using Literature-Wide Association Studies (LWAS), a text-mining method, we analyzed over three million biomedical abstracts and identified 24 potential drugs as candidates for repurposing to treat inflammatory breast cancer (IBC), a rare and understudied disease. We also applied gene reversal rate (GRR) analysis—a computational approach that identifies drugs capable of reversing disease-associated gene expression profiles toward normal. By integrating disease gene expression profiles with drug-induced data from the Library of Integrated Network-based Cellular Signatures (LINCS), we predicted 19 additional candidate drugs for IBC. Currently, we are advancing our text-mining efforts by combining BioWordVec embeddings with LWAS to further expand our list of repurposing candidates for IBC. In parallel, we are utilizing the AIDDISON platform—an AI-driven tool that integrates generative AI, ML, and computer-aided drug design—to identify small-molecule inhibitors. Through similarity searches and molecular docking, we have discovered 23 potential inhibitors of the Hedgehog pathway transcription factor GLI1. Additionally, we employ artificial neural network (ANN) models for ligand discovery. These models were trained on more than 40,000 ligand–target pairs, incorporating IC50 and Ki values from BindingDB. The models link compound SMILES representations with target protein sequences to predict small molecules that may inhibit GLI1, a therapeutic target in several cancers. By leveraging AI/ML techniques, including LWAS, GRR, AIDDISON, and ANN, we aim to develop efficient, cost-effective, and rapid solutions for drug repurposing. These efforts support the discovery of new treatment options for rare diseases such as IBC and provide cutting-edge research and training opportunities for students and researchers at NCCU. Citation Format: Kevin P. Williams, Xiaojia Ji, Esraa Salim, Michael Tarpley, Weifan Zheng. Accelerating drug discovery at an HBCU with AI/ML: Text mining, computational modeling, and drug repurposing approaches [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Artificial Intelligence and Machine Learning; 2025 Jul 10-12; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2025;31(13_Suppl):Abstract nr A018.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».