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通讯作者: akanksha{at}sirpi.io
补充材料
摘要 迄今为止,药物重定位的证据分散在基于靶点、药物、试验和文献的数据源中,非专业人士难以综合。在此,我们介绍 RePurpose,一个基于网络的工具,输入用通俗语言编写的主题,返回基于 Open Targets、ClinicalTrials.gov、UniProt 和 PubMed 数据构建的候选药物。对于以目标形式提出的查询,RePurpose 根据候选药物是否以相应方向调节该目标涉及的所有靶点来进行筛选。每个候选药物都有一个提供证据的来源:结构化数据库、临床试验或大型语言模型的提议。可调节的排名将候选药物的顺序从研究充分的调整到不太知名的候选药物。我们回顾性测试了 RePurpose 对试验药物氯马斯汀的效果,该药曾被考虑作为多发性硬化症(MS)的髓鞘再生剂。RePurpose 在机制措辞查询的每个重复中都检索到了氯马斯汀,但在疾病措辞查询的任何重复中都没有检索到,并且没有结构化查询在未启用语言模型的情况下检索到它。其排名输出反映了支持氯马斯汀的证据,但没有反映后来在进展型 MS 中危害的证据,后者只能通过按需文献检索获得。我们的结果表明,RePurpose 可能更擅长追踪围绕假设的证据,而不是生成新假设。 可用性与实现 RePurpose Pharma 可在 https://www.repurposepharma.com/ 免费访问。有关代码和应用程序的更多信息,请参见:https://github.com/nayagamnitin-hub/RePurpose-Pharma。
利益冲突声明
作者声明无利益冲突。
https://www.repurposepharma.com