VirtualToxLab - In Si/ico Predietion of the Toxie Potential of Drugs and Environmental Chemieals: Evaluation Status and Internet Aeeess Protoeol

We present a receptor-modeling concept based on multidimensional QSAR (mQSAR) developed at our laboratory for the in silico prediction of the toxic potential of drugs and environmental chemieals. Presently, the VirtualToxLab includes nine so-called virtual test kits for the es trogen (aIß), androgen, thyroid (aIß), glucocorticoid, aryl hydrocarbon, and peroxisome prolijerator-activated receptor y, as weil as for the enryme cytochrome P450 3A4. The surrogates have been tested against a total of 798 compounds and are able to predict the binding affinity close to the experimental uncertainty, witli only six of the 188 test compounds being calculated more than a factor of Ja oJf the experimental binding affinity and the maximal individual deviation not exceeding a factor of 15. These results suggest that our approach is suitedfor the in silico identification of adverse effects triggered by drugs and environmental chemicals. In this account, we summarise the current evaluation status of the models and introduce an Internet access portal, immediately available to selected laboratories, and aimed at a peer evaluation of our concept. Zusammenfassung: VirtualToxLab In silico Voraussage des toxischen Potentials von Arzneistoffen und Umweltchemikalien: Evaluierungsstatus und Internetzugang Wir präsentieren ein an unserem Labor entwickeltes, auf multidimensionalem QSAR (mQSAR) basierendes Rezeptormodellierungskonzept zur computergestützten Voraussage des toxischen Potentials von Armeistoffen und Umweltchemikalien. Das VirtualToxLab umfasst derzeit neun so genannte virtuelle Testsets für den Östrogen (aiß), Androgen, Thyroid (aIß), Glucocorticoid, Aryl hydrocarbon und den Peroxisom-Proliferator-aktivierten Rezeptor y, sowie für das Enzym Cytochrom P450 3A4. Diese Modelle wurden an insgesamt 798 Verbindungen getestet und sind in der Lage, die Bindungsaffinität nahe der experimentellen Ungenauigkeit vorauszusagen nur sechs der 188 Testverbindungen weichen mehr als einen Faktor 10 von der experimentellen Bindungsaffinität ab, wobei keine Abweichung grässer als ein Faktor 15 ist. Diese Ergebnisse lassen den Schluss zu, dass unser Ansatz geeignet ist, von Arzneistoffen und Umweltchemikalien ausgehende unerwünschte Nebenwirkungen in silico zu erkennen. In diesem Aufsatz fassen wir den derzeitigen Evaluierungsstatus zusammen undführen das Internetzugangsportal ein, das ausgewählten Labors zur Nutzung der Technologie ab sofort offen steht und einer erweiterten Evaluierung unseres Ansatzes dienen soll.