【摘 要】
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目的从上市药物中寻找潜在的多靶点抗阿尔茨海默病(AD)药物。方法本文利用实验室前期基于机器学习算法建立的抗AD多靶点药物预测平台,对全球上市药物数据库进行了预测和挖掘
【机 构】
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中国医学科学院北京协和医学院药物研究所;
【基金项目】
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国家自然科学基金(81673480);北京市自然科学基金(7192134);国家人口健康科学数据共享平台资源专项课题(NCMIAGD05-201809);协和创新工程(2016-I2M-3-007);国家科技重大专项(2014ZX09507003-002)
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目的从上市药物中寻找潜在的多靶点抗阿尔茨海默病(AD)药物。方法本文利用实验室前期基于机器学习算法建立的抗AD多靶点药物预测平台,对全球上市药物数据库进行了预测和挖掘。结果从全球上市药物数据库中预测出13个至少作用于1个抗AD药物靶点,且可以通过多种作用对抗AD的上市药物,利用Cytoscape构建化合物——靶点网络;并针对上市药物阿戈美拉汀及其预测的多靶点蛋白进行分子对接以验证预测结果,蛋白靶点包括ADORA2A,ACHE,BACE1,PTGS2,MAOB,SIGMAR1和ESR1,阿戈美拉汀均能与以上靶点产生相互作用。结论本研究应用机器学习算法、网络药理学方法及分子对接方法,初步揭示了上市药物数据库中抗AD作用的潜在药物,为上市药物抗AD作用重定位提供了重要信息。
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