药物警戒，即药物不良反应（adr）的检测，依赖于对卫生保健从业人员和制药商提交的自发报告的监测。警告信号需要足够数量的不良反应报告来积累，无意中使更多的患者暴露在潜在的有害药物中。
目的：定量构效关系（QSAR）模型可以预测药物不良反应（adr），从而提供潜在危害的早期预警。及时识别潜在的安全问题可以保护患者，并帮助暴露者的早期诊断不良反应。我们的目的是确定全球自发报告模式是否可能允许识别与史蒂文斯约翰逊综合征（SJS）相关的化学亚结构，并用于QSAR模型的不良反应预测。
材料和方法：使用VigiBase全球个别病例安全报告存储库（瑞典乌普萨拉监测中心，乌普萨拉）中种与SJS呈正或负相关的参考药物，从药物分子结构计算化学描述符。采用随机森林和支持向量机方法建立QSAR模型，并通过外部5倍交叉验证进行验证。模型被用于药物库的虚拟筛选，以预测SJS活性和不活动，并使用知识库如VigiBase、化学文本和Mecro（SJS健康分析公司，密歇根州）进行证实。
图1：显示使用多个数据源开发、解释和验证QSAR模型的工作流程示意图，这些模型将药物分类为SJS活性或非活性。首先，VigiBase提供了种药物，其化学结构作为QSAR建模的变量。其次，QSAR模型提供了可供解释的结构性警报。第三，QSAR模型预测了药物库中潜在的SJS活性和不活性。第四，在VigiBase、化学文本和微元数据库中评估预测的活性和非活性的SJS活性或缺乏SJS活性的证据。缩写：QSAR，定量构效关系；SJS，史蒂文斯-约翰逊综合征。
结果：我们建立了QSAR模型，可以准确预测药物是否与SJS相关（曲线下面积为75%-81%）。我们的10个最活跃和最不活跃的预测都被文献中的SJS报告（或缺乏这些报告）所证实。根据重要的化学描述符对QSAR模型的解释提出了新的SJS结构警报。结论：QSAR模型能准确识别SJS活性药物和非活性药物。QSAR模型只需要化学结构，它提供了有效的计算手段来标记潜在存在的有害药物，用于后续的靶向监测和药物流行病学调查。
图2：ISIDA化学片段的共现性分析结果。(a)调整后的P值显示了任何2个片段的成对共现与SJS诱导活性之间的关联（来自双侧Fisher精确检验）。(b)由walktrap
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