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NAR丨方海发布免疫疾病遗传靶点数据库“优先指数”,助力计算转化医学研究...

發布時間:2025/3/15 数据库 31 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 NAR丨方海发布免疫疾病遗传靶点数据库“优先指数”,助力计算转化医学研究... 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

2021年11月9日,上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院 / 國家轉化醫學中心(上海)方海研究員在Nucleic Acids Research發表題為?Priority index: database of genetic targets in immune-mediated disease研究論文【1】,借助該雜志年度數據庫???#xff0c;正式對外發布遺傳靶點數據庫“優先指數”,基本涵蓋所有免疫介導的復雜疾病,助力計算轉化醫學研究,支持數字化挖掘,無限制地免費使用。

全新的用戶網站(上圖是智能手機截屏)是基于下一代Perl語言實時Web框架“Mojolicious”所開發,采用移動設備優先的響應式設計方案,方便用戶隨時隨地查詢,增強用戶使用體驗感。數據庫同名藝術作品“Priority index”,以發光圓圈象征藥丸,紅色六邊形表征血液,寓意以遺傳學為導向的免疫疾病治療靶點的計算轉化研究。

利用組學大數據遺傳證據進行治療靶點發現,其背后依據是基于對過去幾十年藥物研發成敗的總結。歷史經驗“一而再,再而三”地告訴我們:若藥物研發前期具有遺傳靶點證據的支持,其后期研發成功率將大體提高兩倍。換句話說,前期靶點預測不佳是后期臨床研究失敗的最主要成因。對免疫介導復雜慢性疾病,遺傳位點(變異)絕大多數位于我們基因組的非編碼區域,前期如何選擇潛在治療靶點(即蛋白編碼靶基因及其參與靶通路)需要研究理念創新,豐富轉化醫學研究模式。近五年,作者提出“計算轉化研究” ,自主研發遺傳靶點量化推薦的核心算法(Nature Genetics?2019)【2】,對潛在的治療遺傳靶點進行非監督式的優先排序(詳見BioArt報道:Nature Genetics丨方海博士等研發藥物治療靶點優先指數,使以遺傳學為導向的GWAS醫學轉化研究更靠近臨床現實)。作者提出了并實踐于 “非編碼遺傳位點 —— 調控基因 —— 靶基因量化推薦全景圖 —— 通路交匯干預靶點” 這一順次邏輯計算分析思路(Lancet Rheumatology?2020)【3】,并已成功地支持第三方用戶開展遺傳靶點發現的工作,例如,1型糖尿病【4】、阿爾茨海默病【5】、心血管疾病【6】、纖維增生性疾病【7】等。

從數據庫專門網站(http://pi.well.ox.ac.uk),用戶能便捷地查詢疾病、靶基因及其蛋白結構(見上圖“Faceted Search”)。查詢結果除了靶點量化排序信息及背后遺傳證據以外,還提供了可靶向性模式信息(即小分子、抗體及PROTAC),尤其是基于已知蛋白PDB結構的可成藥性口袋預測信息(及其3D互動可視化)。網站還支持高級使用,用戶可以開展跨疾病比較分析,在瑞金醫院國家轉化醫學中心(上海)還將完善該功能,在“組學大數據 —— 蛋白結構計算預測”大背景下,為我國計算轉化醫學研究建立最底層的基礎設施,在不久的將來實現前期治療靶點選擇的自動化、智能化與平臺化。

本團隊常年招聘博士后,歡迎有意從事生物信息學或轉化醫學的人才加盟(詳見BioArt人才:瑞金醫院國家轉化醫學中心(上海)生信平臺/方海課題組誠聘博士后研究員)。

原文鏈接:

https://doi.org/10.1093/nar/gkab994

制版人:十一
來源:BIoArt

生物大數據時代,如何做好數據管理和再利用,發IF10+的數據庫文章?

參考文獻

1. Fang, H. & Knight, J. C. Priority index: database of genetic targets in immune-mediated disease.?Nucleic Acids Res.?(2021) doi:10.1093/nar/gkab994.

2. Fang, H.?et al.?A genetics-led approach defines the drug target landscape of 30 immune-related traits.?Nat. Genet.?51, 1082–1091 (2019).

3. Fang, H., Chen, L. & Knight, J. C. From genome-wide association studies to rational drug target prioritisation in inflammatory arthritis.?Lancet Rheumatol.?2, e50–e62 (2020).

4. Robertson, C. C.?et al.?Fine-mapping, trans-ancestral and genomic analyses identify causal variants, cells, genes and drug targets for type 1 diabetes.?Nat. Genet.?53, (2021).

5. Schwartzentruber, J.?et al.?Genome-wide meta-analysis, fine-mapping and integrative prioritization implicate new Alzheimer’s disease risk genes.?Nat. Genet.?53, 392–402 (2021).

6. Cui, H.?et al.?The support of genetic evidence for cardiovascular risk induced by antineoplastic drugs.?Sci. Adv.?6, (2020).

7. Williams, L. M.?et al.?Identifying collagen VI as a target of fibrotic diseases regulated by CREBBP/EP300.?Proc. Natl. Acad. Sci.?117, 20753–20763 (2020).

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總結

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