ADMET-AI permite predicciones interpretables de la cardiotoxicidad inducida por fármacos.

La cardiotoxicidad inducida por fármacos (DICT) es una reacción adversa grave a medicamentos que afecta al sistema cardiovascular y es una de las principales causas de retirada de fármacos y fracasos en ensayos clínicos. La predicción de la DICT es compleja debido a su naturaleza, que puede surgir de una gran variedad de vías moleculares que conducen a arritmias y miocardiopatías, y posteriormente a insuficiencia cardíaca y muerte súbita cardíaca. Los métodos experimentales con células cardíacas y modelos animales pueden ser lentos y costosos, y sus resultados no siempre se correlacionan con la DICT en humanos. Sin embargo, los métodos de aprendizaje automático pueden entrenarse con datos clínicos reales de DICT para predecir las propiedades cardiotóxicas de los fármacos con rapidez y precisión, ahorrando así tiempo y dinero al evitar el fracaso farmacológico en etapas avanzadas. Nuestra plataforma de aprendizaje automático ADMET-AI (admet.ai.greenstonebio.com), el servidor web ADMET más rápido y preciso disponible públicamente, utiliza modelos de redes neuronales gráficas para predecir las propiedades de absorción, distribución, metabolismo, excreción y toxicidad (ADMET) de las moléculas. Debido a que la cardiotoxicidad está influenciada por múltiples propiedades de ADMET, este estudio amplió ADMET-AI para predecir DICT de una manera interpretable y arrojar luz sobre las posibles fuentes de DICT.