Большие данные национальных реестров лекарственных средств

##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##

pdf html html (English)
Опубликован: Oct 1, 2024
DOI: https://doi.org/10.18097/BMCRM00230
Ключевые слова:
World Wide Approved Drugs; веб-ресурсы; медицинские агентства; национальные реестры лекарственных средств; лекарственные средства; BigData

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

П.И. Савосина
Научно-исследовательский институт биомедицинской химии имени В.Н. Ореховича, 119121, Москва, Погодинская ул., 10
Д.С. Дружиловский
Научно-исследовательский институт биомедицинской химии имени В.Н. Ореховича, 119121, Москва, Погодинская ул., 10
Д.А. Филимонов
Научно-исследовательский институт биомедицинской химии имени В.Н. Ореховича, 119121, Москва, Погодинская ул., 10
В.В. Поройков
Научно-исследовательский институт биомедицинской химии имени В.Н. Ореховича, 119121, Москва, Погодинская ул., 10

Аннотация

В настоящее время при разработке и применении методов компьютерного конструирования лекарств широко используются различные базы данных одобренных лекарственных соединений для составления обучающих выборок и валидации полученных моделей. Большинство свободно доступных баз данных содержит сведения об ограниченном количестве препаратов. Это приводит к уменьшению изучаемого и используемого исследователями фармакотерапевтического химического пространства. Сведения о препаратах, разработанных и применяемых локально, в одной-двух странах, могут быть получены из соответствующих национальных реестров лекарственных средств. Нами были найдены и проанализированы реестры более 70 стран мира, доступ к которым осуществляется посредством открытых веб-ресурсов в сети Интернет. Помимо перечней одобренных терапевтических средств, во многих веб-ресурсах представлена возможность изучать официальные документы, публикуемые медицинскими ведомствами после процесса одобрения препарата. Эти документы содержат широкий спектр информации о лекарствах, включая данные о структурных формулах, фармакодинамике и фармакокинетике, токсичности и т.д. Представленные в реестрах соединения как по количеству, так и по структурному разнообразию превосходят информацию, представленную в широко используемых базах данных одобренных препаратов. Агрегированные сведения из национальных реестров лекарств представляют собой пример “больших данных” в биомедицинской области, учитывающий все затруднения, возникающие при их обработке. Использование этой информации в компьютерном конструировании лекарств позволит не только расширить исследуемое фармакотерапевтическое химическое пространство, но и повысить качество получаемых (Q)SAR моделей.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Как цитировать
Савосина P., Дружиловский D., Филимонов D., & Поройков V. (2024). Большие данные национальных реестров лекарственных средств. Biomedical Chemistry: Research and Methods, 7(3), e00230. https://doi.org/10.18097/BMCRM00230
Выпуск
Том 7 № 3 (2024)
Раздел
ПРОТОКОЛЫ ЭКСПЕРИМЕНТОВ, ПОЛЕЗНЫЕ МОДЕЛИ, ПРОГРАММЫ И СЕРВИСЫ

Библиографические ссылки

  1. Tanoli, Z., Seemab, U., Scherer, A., Wennerberg, K., Tang, J., Vähä-Koskela, M. (2021) Exploration of databases and methods supporting drug repurposing: A comprehensive survey. Briefings Bioinformatics, 22(2), 1656–1678. DOI
  2. Siramshetty, V.B., Grishagin, I., Nguyễn, Ð.T., Peryea, T., Skovpen, Y., Stroganov, O., Katzel, D., Sheils, T., Jadhav, A., Mathé, E.A., Southall, N.T. (2022) NCATS Inxight Drugs: A comprehensive and curated portal for translational research. Nucleic Acids Res., 50(D1), D1307–D1316. DOI
  3. Maglo, K.N., Mersha, T.B., Martin, L.J. (2016) Population genomics and the statistical values of race: An interdisciplinary perspective on the biological classification of human populations and implications for clinical genetic epidemiological research. Front. Genet., 7, 22. DOI
  4. World Health Organization. Competent authorities of countries participating in the WHO. Retrieved June 11, 2024, from: https://www.who.int/teams/regulation-prequalification/ regulation-and-safety/regulatory-convergence-networks/ certification-scheme/contacts.
  5. Leaman, R., Islamaj, R., Adams, V., Alliheedi, M.A.,Almeida, J.R., Antunes, R., Bevan, R., Chang, Y.C., Erdengasileng, A., Hodgskiss, M., Ida, R., Kim, H., Li, K., Mercer, R.E., Mertová, L., Mobasher, G., Shin, H.C., Sung, M., Tsujimura, T., Yeh, W.C., Lu, Z. (2023) Chemical identification and indexing in full-text articles: An overview of the NLM-Chem track at BioCreative VII. Database, 2023, baad005. DOI
  6. Chaudhuri, A., Mandaviya, K., Badelia, P., Ghosh, S.K. (2017) Summary and Future Research. In: Optical Character Recognition Systems for Different Languages with Soft Computing. Studies in Fuzziness and Soft Computing (Chaudhuri A., Mandaviya K., Badelia P., Ghosh S.K., eds.) Springer: Cham, Switzerland, pp. 241–245.
  7. World Wide Approved Drugs database. Retrieved June 11, 2024, from: https://www.way2drug.com/wwad.
  8. DrugBank database. Approved drugs. Retrieved June 11, 2024, from: https://go.drugbank.com/drugs.
  9. ChEMBL database. Approved drugs. Retrieved June 11, 2024, from: https://www.ebi.ac.uk/chembl.
  10. IUPHAR/BPS Guide to PHARMACOLOGY database. Approved drugs. Retrieved June 11, 2024, from: https://www.guidetopharmacology.org/GRAC/LigandListForward ?type=Approved.
  11. Filimonov, D., Druzhilovskiy, D., Lagunin, A., Gloriozova, T., Rudik, A., Dmitriev, A., Pogodin, P., Poroikov, V. (2018) Computer-aided prediction of biological activity spectra for chemical compounds: Opportunities and limitations. Biomedical Chemistry: Research and Methods, 1(1), e00004. DOI