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用于药物筛选的网络模型--生物信息学的新玩法
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近日有做生物信息学（系统生物学）的朋友读到我们近期发表的论文Pre-Clinical Drug Prioritization via Prognosis-Guided Genetic Interaction Networks（全文），问到：怎么想到建立一个基因网络模型来作药物筛选？好像以前没有见到类似的研究命题啊？
可能确实这种玩法比较新颖，现将有关回应贴到这里：
本项目的动机主要考虑：
（1）目前全球药物（特别是肿瘤药物）的研发效率日趋下降，其中，临床前药物评价模型不能很好地预测药物在临床实验中的表现是其主要瓶颈之一。
（2）目前常用的临床前药物评价，主要依靠离体细胞学实验和在体动物实验模型。目前的动物模型遗传背景比较简单，无法充分反映临床实验中碰到的人群异质性(heterogeneity)问题。因此，如果能够建立一个充分反映病人人群中异质性的计算机模型，并定义其相关的药物疗效的评价体系，将可以有效弥补现有动物模型的不足，在临床前实验阶段对候选药物进行分析评价，有利于大大降低药物能通过临床前评价，在进行昂贵的临床实验后却发现无效的局面。
因此，我们实际上是绘制了一个能反映各类癌症特征的网络作为“作战地图”，进而识别鉴定出上述网络中主要的、起驱动作用、影响广泛的因素，制定基于网络拓扑特征的量化指标，对药物扰动上述网络的效率（药效）进行定量分析。
其实，上述玩法实际反映了“网络药理学”network pharmacology的概念，只是该概念自提出以来，大多用于观察药物的靶标在网络上的分布，少有直接用于药物筛选的。而且，大家大多关注常见的网络类型，如基因调控网络(gene regulatory network)、蛋白质物理相互作用网络(physical interaction network)等。个人认为，针对具体任务，例如肿瘤药物筛选，应选择和任务导向的网络（例如我们选择与肿瘤预后相关的基因网络，实际上是一种 functional network而不是physical interaction network）。
https://blog.sciencenet.cn/blog-508476-410685.html
上一篇：维度创新-带来药物作用机制研究的新视角(RNAi)
下一篇：孤独 会改变 免疫细胞的基因表达
可能确实这种玩法比较新颖，现将有关回应贴到这里：
本项目的动机主要考虑：
（1）目前全球药物（特别是肿瘤药物）的研发效率日趋下降，其中，临床前药物评价模型不能很好地预测药物在临床实验中的表现是其主要瓶颈之一。
（2）目前常用的临床前药物评价，主要依靠离体细胞学实验和在体动物实验模型。目前的动物模型遗传背景比较简单，无法充分反映临床实验中碰到的人群异质性(heterogeneity)问题。因此，如果能够建立一个充分反映病人人群中异质性的计算机模型，并定义其相关的药物疗效的评价体系，将可以有效弥补现有动物模型的不足，在临床前实验阶段对候选药物进行分析评价，有利于大大降低药物能通过临床前评价，在进行昂贵的临床实验后却发现无效的局面。
因此，我们实际上是绘制了一个能反映各类癌症特征的网络作为“作战地图”，进而识别鉴定出上述网络中主要的、起驱动作用、影响广泛的因素，制定基于网络拓扑特征的量化指标，对药物扰动上述网络的效率（药效）进行定量分析。
其实，上述玩法实际反映了“网络药理学”network pharmacology的概念，只是该概念自提出以来，大多用于观察药物的靶标在网络上的分布，少有直接用于药物筛选的。而且，大家大多关注常见的网络类型，如基因调控网络(gene regulatory network)、蛋白质物理相互作用网络(physical interaction network)等。个人认为，针对具体任务，例如肿瘤药物筛选，应选择和任务导向的网络（例如我们选择与肿瘤预后相关的基因网络，实际上是一种 functional network而不是physical interaction network）。
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