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中大唯信-唯信计算|JMC | 基于网络的方法在药物研发中的应用


北京联盟_本文原题：JMC | 基于网络的方法在药物研发中的应用
【中大唯信-唯信计算|JMC | 基于网络的方法在药物研发中的应用】原创 wumeng 唯信计算 1周前
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计算化学
中大唯信-唯信计算|JMC | 基于网络的方法在药物研发中的应用
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引言
网络理论为研究复杂系统提供了有效的分析工具 。 意大利博洛尼亚大学Maurizio Recanatini教授近期在JMC综述了网络科学在药学研究中的应用 。 作者首先介绍了构建网络的数据来源 ， 然后展示如何使用网络研究药物相关系统的一些范例 ， 其中专门介绍了基于网络推理的应用以及布尔网络动力学（Boolean networks dynamics） ， 最后作者认为在未来几年中 ， 结合机器学习和3D建模方法的网络应用程序将成为计算药物发现中必不可少的工具 。
背景
复杂性是生命系统的一个显着特征 ， 网络科学允许捕获整个系统的行为 ， 尤其是在系统出现的特性方面 ， 这些特征是系统各部分之间相互作用的结果 ， 而不仅仅是它们的总和 。 网络用点和线分别表示元素和元素之间的关系 。 图论解决了网络的数学描述 ， 使得可以用图代表网络 。 网络的元素称为节点(nodes) ， 它们之间的连接被称为链接（links）或边(edges) 。 基于网络的方法在一定程度上已经影响了寻找新疗法的方式 。 将网络理论应用于药物发现的方法有很多 ， 在药物化学/药物设计领域中 ， 使用基于网络的方法的主要方向是靶标识别（target identification）和药物重利用（drug repurposing） ， 进一步的应用还有化学空间的分析和药物不良反应或毒性的预测 。
数据与数据库
在构建网络时 ， 要考虑的第一个也是最重要的问题是我们用于构建这些模型的材料 ， 即我们通常所说的“数据” 。 高通量实验技术所提供的信息正在以前所未有的速度增长 。 如今 ， 我们可以访问几乎每个疾病治疗领域的涵盖数百万个分子以及数千种蛋白质和基因的化合物、靶标和疾病的数据库 。
化学数据库
根据其内容可以将公共化学数据库分为六类 ， 即（1）化学信息 ， （2）生物活性 ， （3）药物 ， （4）天然产物 ， （5）商业可得性 ， （6）片段 。 通常 ， 化学数据库中包含的所有类型的数据都可用于药物设计目的 ， 但对于涉及网络应用的问题 ， 最有用的是生物活性、药物和天然产物的数据 。 在这方面 ， 最受欢迎的数据库是CHEMBL和PubChem ， 它们提供有生物活性的化合物的信息 ， 尤其是活性测定和靶标信息的数据 。 DrugBank则包含已经批准和还在实验过程中的药物的数据 ， 可以成为靶标识别和药物重利用研究的重要信息来源 。 在纯化学方面 ， ChemSpider是理化和光谱数据以及化合物名称、同义词和标识符的非常丰富的来源 。 在表1中 ， 总结了上述数据库的主要功能 。
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图片来源JMC
使用化学数据集时要考虑的最重要问题是其内容的预处理 ， 这是一项关键操作 ， 可能需要很长时间 ， 但必不可少 ， 以降低获得误导性结果或建立错误模型的可能性 。 特别是 ， 数据集的处理应考虑化学、生物学和项目标识等多个方面 ， 例如 ， 化学结构的表示和非标准化结构（盐 ， 离子等）在数据集中的存在 ， 针对相同化合物的不同的生物活性数据 ， 通过不同实验室得到的结果的可重复性 ， 活性缺失、拼写错误或标签错误的化合物以及不正确的标识符 。
生物数据库
从系统角度看待靶标识别或药物重利用研究时 ， 必须在网络中包含由大量生物技术所产生的越来越多的生物学数据 。 《核酸研究》杂志于2019年出版的《分子生物学数据库收集》（Molecular Biology Database Collection）列出了1613个数据库列表 ， 简要描述了新条目并最终更新了旧条目 。 这些数据库可以分为：（1）核酸序列和结构以及转录调控；（2）蛋白质的序列和结构；（3）代谢和信号传导途径、酶和网络；（4）病毒、细菌、原生动物和真菌的基因组学；（5）人类和模式生物的基因组学以及比较基因组学；（6）人类基因组变异、疾病和药物；（7）植物；（8）其他 。


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