[Nature Chemical Biology | 论文简读] 人工智能揭示人类致癌代谢分子

简读分享 | 王宇哲 编辑 | 王宇哲

论文题目

Artificial intelligence uncovers carcinogenic human metabolites

论文摘要

真核细胞的基因组经常容易受到来自内在和外在的威胁，因为它经常暴露在各种各样的化合物中。尽管存在DNA损伤应答机制，但一些基因组损伤会引发细胞的恶性转化。由于确定的致癌物和非致癌物信息有限，对致癌物的准确预测是一项具有挑战性的任务。本文开发了Metabokiller，这是一种集成分类器，通过定量评估致癌物的亲电性、诱导分化的潜力、氧化应激、基因组失稳、表观基因组改变和抗凋亡反应来准确识别致癌物。伴随致癌性预测，Metabokiller是完全可解释的，并优于现有的最佳实践方法的致癌性预测。Metabokiller揭示了潜在的致癌人类代谢分子。为了交叉验证Metabokiller的预测，本文使用酿酒酵母和含有两种Metabokiller标记的人类代谢分子(4-硝基儿茶酚和3,4-二羟基苯乙酸)的人类细胞进行了多种功能测定，并观察到Metabokiller预测和实验验证之间的高度协同作用。

论文链接

https://www.nature.com/articles/s41589-022-01110-7