eTOX

eTOX
이 기사는 독성학 컨소시엄에 관한 것이다.자동차 제조업체는 Etox를 참조하십시오.
eTOX
혁신적인 의약품 이니셔티브의 일부
IMI eTOX toxicology consortium logo.png
키워드약물 발견, 약물 개발
프로젝트 유형공동 기술 이니셔티브
자금 조달 기관제7차 프레임워크 프로그램
유럽제약공업협회연합회(EFPIA)
객관적으로작은 분자의 독성학적 프로파일을 예측하기 위한 silico 전략과 소프트웨어 도구를 개발한다.
프로젝트 코디네이터노바티스, 바이엘
참가자EFPIA: AstraZeneca, Boehringer Ingelheim, Esteve, GlaxoSmithKline, Jansen Pharmaceutica, Lundbeck, Pizer, Hoffmann-La Roche, UCB, Sanofi, Servier

학계:Erasmus University Medisch Centrum, Fraunhofer Gesellschaft, Fundacio Institut Mar d'Investigacions Médiques, Fundacion Centro Naciones Oncolos Carlos III, 유럽 분자생물연구소, John Moores, Moes암스테르담 VU대학교 빈 대학교

SME: Lhasa Limited, 정보:Ligand, Molecular Networks, Chemotargets, Lead Molecular Design, Synapse Research Management Partners
예산.
  • 합계: 690만 유로
  • 자금 : 1,870만 유로
지속2010 – 2016
웹 사이트www.e-tox.net

eTOx는 독성학 데이터를 공유하고 사용하기 위해 2010년에 설립된 임시 컨소시엄이다.임상 전 실험을 기반으로 약물 부작용을 예측하는 도구를 만들고 배포하는 것이 주요 목표인 경쟁 전 협업이다.목표는 잠재적 부작용의 실리코 예측성과 독성학 연구에서 동물의 사용을 줄이는 것이다. eTOx는 IMI([1]Innovative Medicine Initiative)의 자금 지원을 받는다.

목표들

컨소시엄의 공식 명칭은 "독성 예측(eTOx)을 가능하게 하는 전문가 시스템 개발을 위한 생물정보학 및 화학정보학 접근법 통합"이다. eTOx는 의약품 개발 [2]파이프라인의 초기 단계에서 작은 분자의 독성을 예측하는 실리콘 도구를 만드는 것을 목표로 한다.이 컨소시엄은 컨소시엄에 가입한 제약회사들이 정리한 일련의 독성학 보고서를 바탕으로 예측 모델을 만들고 있다.IMI의 정신에 따라, eTOX는 임상 전 데이터를 생산하는 민간 기업과 화학, 생물 정보학 및 자연 언어 처리 분야의 학술 파트너 전문가를 한자리에 모읍니다.알고리즘,[3][4][5] 소프트웨어 및 온톨로지의[6] 퍼블릭 도메인에의 공헌은 로드맵의 일부입니다.

조직

이를 위해 25개 제약사, 생명공학사, 대학이 모인 컨소시엄을 만들었다.이 프로젝트는 2010년에 시작되었으며, 원래 컨소시엄 파트너와 유럽연합에 의해 5년간 자금을 지원받았다.이 컨소시엄은 ENSO 연장의 혜택을 받았으며 2016년 말까지 계속될 예정이다.총 예산은 1,870만 유로입니다.

파트너

eTOX는 공개된 임상 데이터를 재사용하기 위해 또 다른 IMI 컨소시엄인 OpenPHACTS와 협력하고 있습니다.2014년에는 IMI iPiE(Intelligence-Led Assessment of the Environmentals in the Environmentals) 컨소시엄이 출범하여 목표는 eTOx와 유사하지만 원시 데이터는 REACH 유럽 규정을 준수하기[7] 위해 수집된 화학물질에서 추출된 것입니다.데이터베이스 개발, 예측 시스템 및 지적재산권 문제를 위한 긴밀한 협력이 이루어질 것으로 합의되었다.

성과와 보급

eTox 프로젝트는 현재 진행 중이며 2016년 12월에 완료될 예정입니다.2014년 8월 현재 4291개 동물 연구의 3046개 보고서가 수동으로 큐레이션되어 데이터베이스에 저장되었습니다.[8]2,000개가 더 처리되고 74개의 모델이 구축 및 검증되었으며, 대부분 공공 [8]데이터를 기반으로 합니다.그 컨소시엄은 정보를 전파하기 시작했고 그 프로젝트에 대한 리뷰 기사가 [2]게재되었다.

과학 출판물 목록(기사 및 강연 포함)은 eTOx 공개 웹 사이트에서 볼 수 있습니다.

2011년 11월 이후 프로젝트의 주요 진전과 함께 3개월마다[permanent dead link] 외부 뉴스레터가 발행됩니다.

미래

미국 식품의약국(FDA)은 향후 신약 및 생물 허가 신청 시 비임상 데이터 교환 표준을 사용하여 동물 연구의 원시 데이터를 전자적으로 제출하도록 요청할 예정이다.이는 대규모 데이터 세트의 데이터 교환 및 데이터 마이닝이 표준이 아닌 독성학 분야의 잠재적인 판도를 바꾸는 것으로 널리 알려져 있습니다.이를 통해 eTOx와 같은 데이터베이스로 자동 Import할 수 있습니다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ "eTOX - IMI - Innovative Medicines Initiative". europa.eu. Archived from the original on 25 March 2015. Retrieved 27 March 2015.
  2. ^ a b Briggs, K; Cases, M; Heard, D. J.; Pastor, M; Pognan, F; Sanz, F; Schwab, C. H.; Steger-Hartmann, T; Sutter, A; Watson, D. K.; Wichard, J. D. (2012). "Inroads to Predict in Vivo Toxicology-An Introduction to the eTOX Project". International Journal of Molecular Sciences. 13 (3): 3820–46. doi:10.3390/ijms13033820. PMC 3317745. PMID 22489185.
  3. ^ Carrió, P; Pinto, M; Ecker, G; Sanz, F; Pastor, M (2014). "Applicability Domain ANalysis (ADAN): A robust method for assessing the reliability of drug property predictions". Journal of Chemical Information and Modeling. 54 (5): 1500–11. doi:10.1021/ci500172z. PMID 24821140.
  4. ^ Gautier, L; Taboureau, O; Audouze, K (2013). "The effect of network biology on drug toxicology". Expert Opinion on Drug Metabolism & Toxicology. 9 (11): 1409–18. doi:10.1517/17425255.2013.820704. PMID 23937336. S2CID 34642029.
  5. ^ Vazquez, Miguel; Krallinger, Martin; Leitner, Florian; Valencia, Alfonso (2011). "Text Mining for Drugs and Chemical Compounds: Methods, Tools and Applications". Molecular Informatics. 30 (6–7): 506–519. doi:10.1002/minf.201100005. PMID 27467152. S2CID 35654190.
  6. ^ Hardy, B; Apic, G; Carthew, P; Clark, D; Cook, D; Dix, I; Escher, S; Hastings, J; Heard, D. J.; Jeliazkova, N; Judson, P; Matis-Mitchell, S; Mitic, D; Myatt, G; Shah, I; Spjuth, O; Tcheremenskaia, O; Toldo, L; Watson, D; White, A; Yang, C (2012). "Toxicology ontology perspectives". ALTEX. 29 (2): 139–56. doi:10.14573/altex.2012.2.139. PMID 22562487.
  7. ^ Nicolotti, O; Benfenati, E; Carotti, A; Gadaleta, D; Gissi, A; Mangiatordi, G. F.; Novellino, E (2014). "REACH and in silico methods: An attractive opportunity for medicinal chemists". Drug Discovery Today. 19 (11): 1757–68. doi:10.1016/j.drudis.2014.06.027. PMID 24998783.
  8. ^ a b Cases, M; Briggs, K; Steger-Hartmann, T; Pognan, F; Marc, P; Kleinöder, T; Schwab, C. H.; Pastor, M; Wichard, J; Sanz, F (2014). "The eTOX Data-Sharing Project to Advance in Silico Drug-Induced Toxicity Prediction". International Journal of Molecular Sciences. 15 (11): 21136–54. doi:10.3390/ijms151121136. PMC 4264217. PMID 25405742.

외부 링크