Les méthodes informatiques sont essentielles pour évaluer les risques potentiels des composés pour lesquels on manque de données expérimentales, la sensibilisation de la peau étant un critère d'évaluation critique de la sécurité des produits chimiques. Il a déjà été démontré que l'intégration de connaissances dérivées de sources de données propriétaires dans des modèles in silico permettait d'accroître la précision et la fiabilité des prédictions de ces modèles.
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Récemment, Leadscope a collaboré avec l'industrie pour mettre à jour nos modèles de sensibilisation cutanée. L'effort comprenait l'intégration de connaissances dérivées de sources de données propriétaires dans la base de connaissances du système expert basé sur des règles. En outre, plusieurs centaines de nouvelles structures ont été ajoutées aux bases de données de formation et de référence. Dans le cadre d'une collaboration avec des partenaires industriels, des données historiques sur la sensibilisation cutanée ont été recueillies pour 925 composés évalués dans le cadre du Local Lymph Node Assay (LLNA) ou du Guinea Pig Maximization Test (GPMT). Les modèles mis à jour ont démontré une précision de 82 % dans la prédiction des résultats de sensibilisation forte/extrême dans un ensemble de données exclusif. Cette étude soutient l'hypothèse selon laquelle les connaissances issues des bases de données des entreprises peuvent advance modèlesin silico avec des capacités prédictives et des performances accrues.
Nous sommes ravis de partager les résultats de cette collaboration lors d'un symposium intitulé "Extraction de connaissances à partir d'ensembles de données propriétaires pour l'avancement des modèles QSAR" lors de la 64e réunion annuelle de la SOT et de ToxExpo à Orlando, en Floride (mercredi19 mars, 9h05-9h35, salle W203A).
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