扩大112种慢性疾病的药物标,使用机器学习辅助的遗传优先级得分
Robert Chen1,2,3, Áine Duffy1,2, Ben O Petrazzini1,2,4
1The Charles Bronfman Institute for Personalized Medicine, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York, NY, USA.
一个新的机器学习辅助的遗传优先级评分 (ML-GPS) 通过将遗传关联与预测的表型相结合,增强慢性疾病的目标发现. 这种方法显著改善了在异基频谱中识别潜在的药物点.
科学领域:
- 遗传学 遗传学 是一个
- 药理学 药理学是指药理学的学科.
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 识别慢性疾病的遗传驱动因素对于推动药物发现至关重要.
- 现有的基因目标发现方法在范围和预测能力上可能受到限制.
研究的目的:
- 开发和验证一种机器学习辅助的遗传优先级评分 (ML-GPS) 以提高慢性疾病目标发现.
- 将遗传关联与预测疾病表型相结合,以改善新药标的识别.
主要方法:
- 构建了梯度增强模型,以预测英国生物库中的112种慢性疾病的病号.
- 分析了预测/观察到的表型与基因变异之间的关联,跨过等位基因频率谱.
- 整合了与现有证据的遗传关联,使用梯度增强来创建ML-GPS,从开放目标中训练了药物指示,并对SIDER数据进行了测试.
主要成果:
- 为超过230万个基因-代码对生成了ML-GPS预测.
- 预测的表型发现的遗传关联比观察到的表型要多得多,显著提高了ML-GPS的性能.
- 在ML-GPS得分的前1%支持了15,077个以前不支持的基因-代码对,增加了药物向覆盖范围.
结论:
- ML-GPS有效地提高了慢性疾病遗传驱动因素的发现.
- 该得分成功地确定了已知的目标疾病关系和有希望的新目标,包括临床试验中的药物.
- ML-GPS代表了一种强大的工具,用于在药物发现管道中优先考虑遗传目标.
更多相关视频
07:15Determining the Likelihood of Variant Pathogenicity Using Amino Acid-level Signal-to-Noise Analysis of Genetic Variation
Published on: January 16, 2019
09:33Author Spotlight: Finding New Therapeutic Targets for Malignant Peripheral Nerve Sheath Tumor Through Genome-Scale shRNA Screens
Published on: August 25, 2023
相关概念视频
Genome-wide Association Studies-GWAS
GWAS does not require the identification of the target gene involved in...
Drug Discovery: Overview
Targets for Drug Action: Overview
Receptors are either membrane-spanning or intracellular proteins, which upon binding a ligand, get activated and transmit the signal downstream to elicit a response. Drugs bind receptors, either mimicking the action of endogenous ligands or blocking the receptor activity to bring about a modified response. Nearly 35% of approved drugs target the G...
Structure-Activity Relationships and Drug Design
SAR studies the intricate relationship between a drug's chemical structure and biological activity. It focuses on understanding how modifications to a drug's structure can influence...
Analysis of Population Pharmacokinetic Data
