基于转录组学数据的抗真菌药物预测方法研究

在生物医学高通量数据迅速积累的背景下，突破传统药物研发技术体系，从生物医药信息的丰富数据特征出发，建立抗真菌药物的快速发现方法逐渐成为可能。从高通量组学数据出发，计算发现药物之间的相似药效关系，并应用于抗真菌新药发现。基于CMAP和LINCS数据平台，获取化合物作用下的细胞转录组数据作为生物细胞对药物效应的特征表征，采用GSEA和WTCS算法度量其特征表征之间的相似程度，通过对待筛选药物和已知抗真菌药物的相似度综合排序实现对潜在抗真菌药物的预测筛选。通过大规模计算发现，普尼拉明、伊利替康等药物有望用于抗真菌用途，部分预测结果已得到相关实验研究的支持。本研究有效利用细胞反应表征的高通量组学数据，将生物大数据应用于快速药物理性设计，为抗真菌药物重定位的理性设计提供重要的计算方法，启发并加速现有抗真菌药物发现过程。