小分子信息挖掘在藥物再利用及癌癥相關(guān)蛋白預(yù)測中的應(yīng)用.pdf

1、當(dāng)前大量的公開數(shù)據(jù)庫中已經(jīng)積累了海量的小分子數(shù)據(jù)，其中包括藥物相互作用數(shù)據(jù)、小分子的化學(xué)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)等，因此需要各種方法來挖掘這些數(shù)據(jù)中所包含的有用信息。本研究提出了兩種小分子信息挖掘方法，這兩種方法可以被應(yīng)用于相關(guān)的醫(yī)藥研究。第一種方法利用了藥物相互作用數(shù)據(jù)進(jìn)行藥物再利用的相關(guān)研究，而第二種方法利用了小分子的化學(xué)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)來預(yù)測癌癥發(fā)生的相關(guān)蛋白。
　　1.基于藥物相互作用數(shù)據(jù)的藥物再利用。由于傳統(tǒng)的藥物研發(fā)方式花費(fèi)的時(shí)間很長，而且具

2、有較高的風(fēng)險(xiǎn)，所以藥物再利用（將現(xiàn)有藥物用于治療另外的疾病）得到了越來越多的關(guān)注。盡管已有許多類型的藥物信息被用于藥物再利用的相關(guān)研究，但是藥物相互作用數(shù)據(jù)仍然沒有得到有效利用，而這些數(shù)據(jù)中可能包含了藥物的靶標(biāo)或者生理效應(yīng)的信息。在本研究中，藥物在藥物相互作用方面的相似性被用來推測藥物在靶標(biāo)或者生理效應(yīng)方面的相似性。首先從數(shù)據(jù)庫中收集了關(guān)于1074種藥物的10835對(duì)藥物相互作用，然后計(jì)算了其中700種藥物之間的基于藥物相互作用數(shù)據(jù)的相

3、似性打分，并且將這些相似性打分轉(zhuǎn)化成一個(gè)藥物關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)包含589個(gè)節(jié)點(diǎn)（藥物）和2375條邊（相似性打分），其中具有相似功能的藥物傾向于聚集在一起，這表明藥物相互作用與藥物的生理效應(yīng)之間具有顯著的相關(guān)性。因此，該網(wǎng)絡(luò)能夠被用于推測藥物的生理效應(yīng)。然后本研究評(píng)價(jià)了該網(wǎng)絡(luò)預(yù)測藥物靶標(biāo)的能力。結(jié)果表明該靶標(biāo)預(yù)測方法對(duì)561種藥物中的317種有效。最后將基于藥物相互作用數(shù)據(jù)的靶標(biāo)預(yù)測方法與基于藥物化學(xué)結(jié)構(gòu)的靶標(biāo)預(yù)測方法進(jìn)行了比較，發(fā)現(xiàn)這兩

4、種方法互為補(bǔ)充。綜上所述，藥物相互作用數(shù)據(jù)可以被用于藥物再利用的相關(guān)研究。
　　2.利用化學(xué)信息學(xué)預(yù)測癌癥發(fā)生的相關(guān)蛋白。癌癥給人類造成了沉重的負(fù)擔(dān)。傳統(tǒng)的癌癥治療方法有非常大的副作用，所以迫切需要開發(fā)出新的專一作用于腫瘤的分子靶向藥物。而癌癥發(fā)生的分子機(jī)制的闡明能夠很大程度地促進(jìn)相關(guān)藥物的研發(fā)。因此，癌癥相關(guān)蛋白的識(shí)別具有非常重要的意義。本研究嘗試從一種新的角度對(duì)癌癥相關(guān)蛋白進(jìn)行預(yù)測。其利用化學(xué)信息學(xué)方法分析了已有的生物活性數(shù)據(jù)

5、庫中抗癌化合物與各種蛋白質(zhì)對(duì)應(yīng)的活性化合物之間的關(guān)系，從而找出癌癥與這些蛋白質(zhì)之間可能存在的聯(lián)系。通過對(duì)最終預(yù)測得到的癌癥相關(guān)蛋白的列表進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)該化學(xué)信息學(xué)方法具有較好的預(yù)測能力。根據(jù)檢索到的文獻(xiàn)報(bào)道，在排名最高的前31種蛋白質(zhì)中，約一半與癌細(xì)胞的增殖、凋亡或分化相關(guān)。另外，在癌癥相關(guān)蛋白的預(yù)測過程中，還產(chǎn)生了一個(gè)化合物-蛋白質(zhì)矩陣。該矩陣由K-562癌細(xì)胞系的3160個(gè)活性化合物與進(jìn)行預(yù)測的所有蛋白質(zhì)所形成，包含了這些化合物與蛋