PolyCheck: un modelo híbrido para predecir las reacciones adversas a los fármacos inducidas por la polifarmacia en el...

Área de la Ciencia:

• Farmacogenómica y biología computacional
• Seguridad de los medicamentos y farmacología
• Terapia de las enfermedades infecciosas

Sus antecedentes:

• La polifarmacia en el tratamiento de la tuberculosis (TB), especialmente en la diabetes mellitus comórbida (DM), aumenta el riesgo de reacciones adversas a los medicamentos debido a las interacciones complejas entre fármacos.
• Los enfoques computacionales actuales a menudo pasan por alto la naturaleza multifactorial de las REA en la polifarmacia, centrándose principalmente en las interacciones en pares.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y validar PolyCheck, un nuevo modelo computacional híbrido diseñado para predecir posibles ERA en regímenes de medicamentos múltiples.
• Abordar las limitaciones de los métodos existentes para capturar interacciones complejas dentro de la polifarmacia.

Principales métodos:

• Construcción de una red heterogénea de interacción fármaco-objetivo-ADR que incluya medicamentos antituberculosos y antidiabéticos.
• Aplicación del algoritmo Random Walk with Restart (RWR) para la clasificación de los nodos ADR.
• Integración de una capa basada en reglas para refinar las predicciones basadas en la relevancia biológica de las asociaciones de fármaco-objetivo-RAD.

Principales resultados:

• PolyCheck demostró un buen rendimiento predictivo en las evaluaciones.
• Las métricas clave de rendimiento incluyeron precisión (0,70), precisión (0,74), recuerdo (0,92), puntuación F1 (0,81) y AUPRC (0,74).

Conclusiones:

• PolyCheck proporciona un método escalable e interpretable para predecir las ERA en regímenes terapéuticos complejos.
• El modelo puede mejorar la seguridad y la personalización del tratamiento de la tuberculosis para pacientes con enfermedades concomitantes.