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通过深度学习从转录谱预测药物疗效( Prediction of drug efficacy from transcriptional profiles with deep learning )
Jie Zhu Jingxiang Wang Xin Wang Mingjing Gao Zhengwei Xie
以靶蛋白为重点的药物开发已经成为一种成功的策略，但是许多疾病和生物过程缺乏明显的靶点来使这种方法成为可能。在这里，为了克服这一挑战，我们描述了一个基于深度学习的功效预测系统(DLEPS)，该系统使用疾病状态下基因表达谱的变化作为输入来识别候选药物。DLEPS是利用L1000项目中转录谱的化学诱导变化来训练的。我们发现以前未检测的分子的转录谱的变化是预测的，其Pearson相关系数为0.74。我们检查了三种疾病，并在小鼠疾病模型中对顶级候选药物进行了实验测试。验证表明紫苏、赤藓皂甙IV和曲米替尼分别对肥胖、高尿酸血症和非酒精性脂肪性肝炎产生疾病相关影响。DLEPS可以深入了解致病机制，我们证明MEK-ERK信号通路是开发抗非酒精性脂肪性肝炎药物的靶点。我们的发现提示DLEPS是一种有效的药物再用途和发现的工具。基于转录谱的药物发现不需要蛋白质靶点的知识。
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