Data-driven toxicity prediction in drug discovery: Current status and future directions

药物发现 药品 药物毒性 毒性 电流(流体) 数据科学 药理学 计算生物学 计算机科学 医学 生物信息学 生物 内科学 工程类 电气工程
作者
Ningning Wang,Xinliang David Li,Jing Xiao,Shao Liu,Dongsheng Cao
出处
期刊:Drug Discovery Today [Elsevier BV]
卷期号:: 104195-104195 被引量:4
标识
DOI:10.1016/j.drudis.2024.104195
摘要

Early toxicity assessment plays a vital role in the drug discovery process on account of its significant influence on the attrition rate of candidates. Recently, constant upgrading of information technology has greatly promoted the continuous development of toxicity prediction. To give an overview of the current state of data-driven toxicity prediction, we reviewed relevant studies and summarize them in three main respects: the features and difficulties of toxicity prediction, the evolution of modeling approaches, and the available tools for toxicity prediction. For each approach, we expound the research status, existing challenges, and feasible solutions. Finally, several new directions and suggestions for toxicity prediction are also put forward.
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