【摘 要】
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药物重定位研究不仅大大减少了新药开发的周期,还降低了经济成本。近年来新药研发的经济成本逐年增高,并且失败的风险越来越大,挖掘已有药物新的适应症,将药物重新定位,能够在一定程度上有效规避研发风险、降低研发成本、加快药物上市的步伐,从而迅速满足临床用药需求,因而越来越受到医药界的重视。TCGA数据库主要收录人类各种癌症的临床数据、基因组变异和mRNA表达等数据,是癌症研究者十分重要的数据来源;Conn
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药物重定位研究不仅大大减少了新药开发的周期,还降低了经济成本。近年来新药研发的经济成本逐年增高,并且失败的风险越来越大,挖掘已有药物新的适应症,将药物重新定位,能够在一定程度上有效规避研发风险、降低研发成本、加快药物上市的步伐,从而迅速满足临床用药需求,因而越来越受到医药界的重视。TCGA数据库主要收录人类各种癌症的临床数据、基因组变异和mRNA表达等数据,是癌症研究者十分重要的数据来源;Connectivity Map数据库主要是基于基因表达量的变化来研究药物、基因和疾病之间的功能联系。该数据库包含了1309种小分子药物处理,5种人类肿瘤细胞系前后的基因芯片数据;互信息是信息论里一种有用的信息度量,因为基因与基因间具有关联性,采取基于互信息算法的特征基因提取方法可以保留这种关联性。Fold Change是差异表达倍数,对于基因表达数据来说,传统的计算方法是直接通过计算其logFC值来筛选特征基因。本文针对抗癌药物重定位问题,首先将来源于TCGA数据库的前列腺癌基因表达数据和乳腺癌基因表达数据进行预处理;然后运用R软件的互信息算法和Fold Change算法分别对抗前列腺癌和抗乳腺癌药物进行重定位分析;最后借助Connectivity Map数据库进行打分比对,得到了Thioridazine(硫利达嗪)、trichostatin A(曲古菌素A),gliclazide(格列齐特)等可能对前列腺癌有治疗效果的药物;得到了gliquidone(格列喹酮)、levomepromazine(左米丙嗪)、Imatinib(格列卫)等可能对乳腺癌有治疗效果的药物。由于传统的FC算法计算过程繁琐,计算量大,用时久,所以本文将此方法在互信息算法的基础上加以改进,将互信息算法与Fold Change算法相结合,成功得到重定位的药物。这样既提高计算速度,使得获取特征基因的用时大大缩短,不仅节约时间成本,而且使计算结果更精确,筛选到的特征基因更具有代表性,加快了药物重定位的进程。
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