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La lesión hepática inducida por fármacos es una de las principales causas de abandono de fármacos.La capacidad de predecir los efectos hepáticos de los candidatos a fármacos a partir de sus estructuras químicas es fundamental para ayudar a guiar los proyectos de descubrimiento de fármacos experimentales hacia medicamentos más seguros.En este estudio, hemos recopilado un conjunto de datos de 951 compuestos que producen una amplia gama de efectos en el hígado en diferentes especies, que incluyen humanos, roedores y no roedores.Los efectos hepáticos para este conjunto de datos se obtuvieron como metadatos asertivos, generados a partir de resúmenes de MEDLINE usando una combinación única de métodos léxicos y lingüísticos y reglas ontológicas.Hemos analizado este conjunto de datos utilizando enfoques quimioinformáticos convencionales y abordado varias preguntas relacionadas con la concordancia entre especies de los efectos hepáticos, los determinantes químicos de los efectos hepáticos en humanos y la predicción de si es probable que un compuesto determinado cause un efecto hepático en humanos.Encontramos que la concordancia de los efectos hepáticos fue relativamente baja (ca. 39-44%) entre diferentes especies, lo que plantea la posibilidad de que la especificidad de la especie dependa de características específicas de la estructura química.Los compuestos se agruparon por su similitud química, y los compuestos similares se examinaron en busca de la similitud esperada de sus perfiles de efectos hepáticos dependientes de la especie.En la mayoría de los casos, se observaron perfiles similares para miembros del mismo grupo, pero algunos compuestos aparecieron como valores atípicos.Los valores atípicos fueron objeto de una regeneración de afirmación enfocada de MEDLINE, así como de otras fuentes de datos.En algunos casos, se identificaron afirmaciones biológicas adicionales, que estaban en línea con las expectativas basadas en las similitudes químicas de los compuestos.Las afirmaciones se convirtieron posteriormente en anotaciones binarias de sustancias químicas subyacentes (es decir, efecto hepático frente a ningún efecto hepático), y se generaron modelos binarios cuantitativos de relación estructura-actividad (QSAR) para predecir si se esperaba que un compuesto produjera efectos hepáticos en humanos.A pesar de la aparente heterogeneidad de los datos, los modelos han mostrado un buen poder predictivo evaluado mediante procedimientos externos de validación cruzada de 5 veces.El poder predictivo externo de los modelos QSAR binarios se confirmó aún más mediante su aplicación a compuestos que se recuperaron o estudiaron después de que se desarrolló el modelo.Hasta donde sabemos, este es el primer estudio para la predicción de la toxicidad química que aplicó el modelado QSAR y otras técnicas quimioinformáticas a los datos de observación generados por medio de la minería de texto automatizada con una curación manual limitada, lo que abre nuevas oportunidades para generar y modelar la toxicología química. datos.