Avacopan 肝胆安全性信号：多库药物警戒 + 网络药理 + 可解释机器学习

Naunyn-Schmiedeberg's Archives of Pharmacology · 2026-09-10 · 期刊论文 · Zhang J 等

• 数据：从 FAERS 提取 avacopan 相关个例安全报告 5,293 份、含 11,901 个不良事件术语，并与 JADER、EudraVigilance 交叉验证。
• 不成比例分析（ROR + BCPNN）：感染、胃肠疾病与肝胆疾病信号阳性；药物性肝损伤、黄疸、胆汁淤积、胆管消失综合征三库一致观察到，且多数事件发生在用药早期。
• Bradford Hill 情境评估为 DILI 报告信号补充了证据强度，但作者明确：不能做因果推断。
• 机制探索：网络药理识别 83 个重叠靶点，富集于外源物反应、氧化应激、脂代谢与 PI3K-Akt 信号；分子对接支持 avacopan 与关键靶点良好结合。
• ML：NeuralNet 校验表现最佳；SHAP 显示"报告国家"是主导贡献因子——提示区域性报告模式对模型影响巨大。
• 看点：多库交叉 + 可解释 AI 是药物警戒的新标配；而"国家主导"这一发现本身，就是对"ML 药物警戒结论"的重要混杂警示。
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本文摘自《每日前沿研究简报 · 2026-09-11》「六、化学信息 / 药物发现：药物警戒与机制探针」。本内容仅用于研究信息整理与科普交流，不构成医疗建议。