基因生物标志物表明肝脏毒性快速准确

当农业化学和制药公司开发新产品时，在获得监管批准之前，他们必须广泛测试潜在的毒性。该测试通常涉及冗长和昂贵的动物研究。

伊利诺伊大学的研究团队开发了一种基因生物标志物识别技术，将测试过程降低到几天，同时保持高水平的准确性。

“这项研究的目的是鉴定来自肝脏的最小指标，以预测毒性和潜在的肝癌，”Zeynep Madak-Erdogan说，在我和领先地位的人类营养部门副教授作者关于该研究。

“农业化学工业有一个管道，他们在毒性相关的终点方面测试新化合物。肝脏毒性是最重要的终点之一，因为肝脏是接受血液供应的器官并清洁它，使其成为其中之一Madak-Erdogan解释说，在环境毒性行动方面最大的目标。

通常，她补充说，公司通过长期动物实验来完成这一点。他们追踪动物长达一年，看看它们是否在暴露于这些化合物后开发肝癌。研究需要成千上万的小鼠或大鼠，以及大量的人类时间照顾动物，收集样品和分析数据。

该研究，发表在科学报告，鉴定生物标志物基因签名，其在暴露后24小时表示潜在的肝脏毒性。

Madak-Erdogan和她的同事分析了一个信息大型数据库由国家环境卫生研究所维持。在与I国家超级计算申请（NCSA）的美国国家中心的科学家合作，他们使用了机器学习方法来识别信使RNA中的基因生物标志物，以预测未来的毒性。

“从设计新的分子来确定新的生物学目标，机器学习方法在加速药物目标识别和验证方面发挥了关键作用，”NCSA的医疗创新计划办公室主任和学习联合作者Colleen Bushell解释道。

Madak-Erdogan表示，虽然这项研究不是第一个采用这种技术的技术，但它是最全面的。研究人员使用了大量的数据和多种机器学习技术，以识别提供最快和最准确的结果的方法。

“我们正在评估最佳预测技术，并找到肝脏最好的指标毒性。而不是要去几个月或多年，现在我们可以待几只老鼠24小时，收集肝脏，看看我们确定的生物标志物，并预测动物是否可能发展肝癌症与否，“她解释道。

该研究的结果可以通过毒理学家和其他科学家广泛使用，可以帮助农业化学和制药行业提高其测试能力。

“我们的调查结果显示了机器学习方法绝对非常有价值，在我们在研究活动中分析了我们创造的大量生物数据。生命科学与计算机科学之间的合作对于这项工作非常重要，”Madak-Erdogan总结道。

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