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Il danno epatico indotto da farmaci è una delle principali cause di logoramento da farmaci.La capacità di prevedere gli effetti sul fegato dei farmaci candidati dalle loro strutture chimiche è fondamentale per guidare i progetti di scoperta di farmaci sperimentali verso medicinali più sicuri.In questo studio, abbiamo compilato un set di dati di 951 composti segnalati per produrre un'ampia gamma di effetti nel fegato in diverse specie, compresi esseri umani, roditori e non roditori.Gli effetti del fegato per questo set di dati sono stati ottenuti come metadati assertivi, generati da abstract MEDLINE utilizzando una combinazione unica di metodi lessicali e linguistici e regole ontologiche.Abbiamo analizzato questo set di dati utilizzando approcci cheminformatici convenzionali e affrontato diverse domande relative alla concordanza tra specie degli effetti epatici, determinanti chimici degli effetti epatici negli esseri umani e la previsione della probabilità che un dato composto causi un effetto epatico negli esseri umani.Abbiamo scoperto che la concordanza degli effetti epatici era relativamente bassa (ca. 39-44%) tra specie diverse, aumentando la possibilità che la specificità della specie potesse dipendere da caratteristiche specifiche della struttura chimica.I composti sono stati raggruppati in base alla loro somiglianza chimica e composti simili sono stati esaminati per la somiglianza prevista dei loro profili di effetti epatici dipendenti dalla specie.Nella maggior parte dei casi, sono stati osservati profili simili per i membri dello stesso cluster, ma alcuni composti sono apparsi come valori anomali.I valori anomali sono stati oggetto di una rigenerazione mirata delle asserzioni da MEDLINE e da altre fonti di dati.In alcuni casi, sono state identificate ulteriori asserzioni biologiche, che erano in linea con le aspettative basate sulle somiglianze chimiche dei composti.Le asserzioni sono state ulteriormente convertite in annotazioni binarie delle sostanze chimiche sottostanti (ad es. effetto fegato vs nessun effetto fegato) e sono stati generati modelli di relazione quantitativa struttura-attività binaria (QSAR) per prevedere se un composto avrebbe dovuto produrre effetti sul fegato negli esseri umani.Nonostante l'apparente eterogeneità dei dati, i modelli hanno mostrato un buon potere predittivo valutato da procedure esterne di validazione incrociata 5 volte.Il potere predittivo esterno dei modelli QSAR binari è stato ulteriormente confermato dalla loro applicazione ai composti che sono stati recuperati o studiati dopo lo sviluppo del modello.Per quanto ne sappiamo, questo è il primo studio per la previsione della tossicità chimica che ha applicato la modellazione QSAR e altre tecniche di chemioinformatica ai dati osservativi generati mediante il text mining automatizzato con cura manuale limitata, aprendo nuove opportunità per la generazione e la modellazione della tossicologia chimica dati.