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A lesão hepática induzida por drogas é uma das principais causas de desgaste de drogas.A capacidade de prever os efeitos hepáticos de candidatos a medicamentos a partir de suas estruturas químicas é fundamental para ajudar a orientar projetos de descoberta de medicamentos experimentais em direção a medicamentos mais seguros.Neste estudo, compilamos um conjunto de dados de 951 compostos relatados para produzir uma ampla gama de efeitos no fígado em diferentes espécies, incluindo humanos, roedores e não roedores.Os efeitos do fígado para este conjunto de dados foram obtidos como metadados assertivos, gerados a partir de resumos MEDLINE usando uma combinação única de métodos lexicais e linguísticos e regras ontológicas.Analisamos esse conjunto de dados usando abordagens quimioinformáticas convencionais e abordamos várias questões relacionadas à concordância entre espécies de efeitos hepáticos, determinantes químicos de efeitos hepáticos em humanos e a previsão de se um determinado composto provavelmente causará um efeito hepático em humanos.Descobrimos que a concordância dos efeitos hepáticos foi relativamente baixa (ca. 39-44%) entre diferentes espécies, levantando a possibilidade de que a especificidade da espécie possa depender de características específicas da estrutura química.Os compostos foram agrupados por sua similaridade química, e compostos similares foram examinados quanto à similaridade esperada de seus perfis de efeitos hepáticos dependentes da espécie.Na maioria dos casos, perfis semelhantes foram observados para membros do mesmo cluster, mas alguns compostos apareceram como outliers.Os valores discrepantes foram objeto de regeneração de asserções focada no MEDLINE, bem como em outras fontes de dados.Em alguns casos, foram identificadas afirmações biológicas adicionais, que estavam de acordo com as expectativas com base nas semelhanças químicas dos compostos.As afirmações foram posteriormente convertidas em anotações binárias de produtos químicos subjacentes (ou seja, efeito hepático versus nenhum efeito hepático) e modelos binários quantitativos de relação estrutura-atividade (QSAR) foram gerados para prever se seria esperado que um composto produzisse efeitos hepáticos em humanos.Apesar da aparente heterogeneidade dos dados, os modelos mostraram bom poder preditivo avaliado por procedimentos externos de validação cruzada de 5 vezes.O poder preditivo externo dos modelos QSAR binários foi ainda confirmado por sua aplicação a compostos que foram recuperados ou estudados após o desenvolvimento do modelo.Até onde sabemos, este é o primeiro estudo para previsão de toxicidade química que aplicou modelagem QSAR e outras técnicas quimioinformáticas a dados observacionais gerados por meio de mineração de texto automatizada com curadoria manual limitada, abrindo novas oportunidades para gerar e modelar toxicologia química dados.