SbD4Skin por EosCloud: Integración de la representación molecular de múltiples vistas para predecir la...

Área de la Ciencia:

• Toxicología computacional
• Métodos en silicio
• Evaluación del riesgo químico

Sus antecedentes:

• Los desafíos éticos, financieros y científicos requieren métodos de prueba sin animales para la evaluación de la toxicidad química.
• La predicción de la sensibilización cutánea, la irritación/corrosión y la toxicidad cutánea aguda es crucial para la evaluación del riesgo para la salud humana.
• Los métodos existentes a menudo se basan en pruebas con animales, lo que impulsa la necesidad de enfoques alternativos in silico.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y validar un marco computacional para predecir los principales parámetros de toxicidad cutánea.
• Evaluar la eficacia de diversas representaciones moleculares (claves MACCS, huellas dactilares de Morgan, descriptores de Mordred) en la predicción de la toxicidad.
• Mejorar la transparencia de los modelos y proporcionar información mecanicista sobre la toxicidad química.

Principales métodos:

• Se utilizaron algoritmos de aprendizaje automático (Random Forest, SVM, k-NN) para evaluar las representaciones moleculares individuales.
• Desarrolló una red neuronal totalmente conectada de múltiples vistas (FCNN) que integra varios descriptores moleculares.
• Utilizó las explicaciones aditivas de Shapley (SHAP) para el análisis de la importancia de las características y la interpretabilidad del modelo.

Principales resultados:

• El modelo FCNN de múltiples vistas demostró un rendimiento predictivo superior o comparable al de los modelos de representación única.
• Se han alcanzado valores altos de AUC: 0,91 para la irritación/corrosión, 0,88 para la sensibilización y 0,82 para la toxicidad cutánea aguda.
• Se identificaron con éxito el 86% de los sensibilizantes cutáneos, el 89% de los irritantes y el 86% de los compuestos tóxicos para la piel en los ensayos.

Conclusiones:

• El marco computacional predice eficazmente los puntos finales de toxicidad cutánea, ofreciendo una alternativa viable a las pruebas en animales.
• La plataforma web SbD4Skin ofrece acceso gratuito a modelos validados, apoyando la toma de decisiones regulatorias.
• Los conjuntos y modelos de datos FAIRified promueven la transparencia, la reutilización y la aceptación en la evaluación de riesgos químicos.