多靶标药物和/或药物组合的筛选方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于生物医药技术领域，具体设及多祀标药物和/或药物组合的筛选方 法。
【背景技术】
[0002] 药物研究与开发是一项周期长、耗资大、风险高的系统工程。据统计，一个新 药从概念产生到最终上市，需要花费10-15年时间，研发费用高达8亿W上值iMasi，J. A. ,Hansen,R.W. ,andGrabowski,H.G. (2003).Thepriceofinnovationmewestimates of化ugdevelopmentcosts.J.Heal1:hEcon. 22:151-185.)，并且该个费用仍在逐年增长。 然而，如此巨大的投资并没有得到相应的回报。1996年FDA批准上市的新分子药物为53 个，2007年的该一数值仅为15，创历史新低化11曲63,8.但008).2007即4化雌3991'〇￥313:3 yearofflux.Nat.Rev.DrugDiscov. 7:107 - 109 ;Editorial. (2008).Raisingthegame. 化t.Biotech. 26:137.)。在针对癌症、老年痴呆等复杂疾病的新药研发方面，所遇到的困难 比过去更大、失败率更高（李娜，诸黎星，邹栖.（2007). 1996年~2005年全球上市新药 研发趋势及分析.药学进展31 (5) : 228 - 231.)。可W说药物设计和开发面临着前所未有的 "高投入、低产出"的艰难境地。
[0003] 现代药物研究多W疾病相关的功能祀蛋白（受体、信号转导蛋白等）为作用祀点， 着眼于寻找针对病原体（或病人组织细胞）药祀蛋白的先导化合物，然后通过先导化合物 的化学结构优化提高药物与药祀蛋白作用的亲和力（药效）和专一性（毒副作用），在此基 础上开发出安全有效的单一化学成分药物。该种祀向制剂的现代药物研发模式取得了很大 成功。然而，长期的医疗实践表明，对于多基因多因素相关的人类复杂疾病（如癌症、糖尿 病、屯、脑血管病等），单一化学成分的药物疗效多数并不理想，药物的毒副作用和抗药性问 题突出。面对该些困境，科学家逐步认识到W往那种偏重于局部、微观和静态的西方医学的 不足和主要针对单个祀点的单一化学成分药物研发模式（one-gene-one-化ug)的局限性 (Keith,C.T. ,Borisy,A.A. ,andStockwell,B.R. (2005).Multicomponenttherapeutics fornetworkedsystems.Nat.Rev.DrugDiscov.4:71 - 78.)。
[0004] 随着强调整体联系和动态过程并整合现代生物学、化学、药理学和计算机信 息学最新成果的新兴学科的兴起，如系统生物学（Ideker,T. ,Galitski,T.,化od,L. (2001).Anewapproachtodecodinglife:systemsbiology.Annu.Rev.Genomics Hum.Genet. 2:343 - 372.)、蛋白质组学（Aebersold,R.andMann,M. (2003).Mass Spectrometir-basedproteomics.化1:脚6422:198 - 207.)、代谢组学（Rochfo;rt,S. (2005).Metabolomicsreviewed:anew"omics"platformtechnologyforsystems biologyandimplicationsfornaturalproductsresearch.J.Nat.Prod. 68:1813 -1820.)、化学生物学（周兴旺.（2003).化学生物学新前沿一一化学蛋白质组学.化学进展 15:518 - 522.)、生物信息学（计算机生物学）巧-522.)等，加上临床多种药物联用治疗的 成功体验（如癌症治疗的联合药物化疗和抗艾滋病药物"鸡尾酒"疗法），科学家开始从新 的视角看待由多种化学成分组成的混合药物。生命体一定程度上可看作多种分子（主要是 执行生命功能的蛋白质）组成的相互联系的复杂信号网络系统，因而，我们可利用多祀标 药物或药物组合作用于生物信号网络的不同信号通路从而实现对生理病理过程的系统调 控（Li,W.F. ,Jiang,J.G. ,andChen,J. (2008).Chinesemedicineanditsmodernization demands.Arch.Med.Res. 39:246 - 251.)。由此，组合成分药物研究日益受到重视（Fitzge raid,J,B. ,Schoeberl,B. ,Nielsen,U.B. ,andSorger,P.K. (2006).Systemsbiologyand combinationtherapyinthequestforclinicalefficacy.Nat.Chem.Biol. 2:458 -466.)。组合药物在一定程度上，可W增加治疗功效；减少剂量并可W增加或维持同样的功效 而避免毒性；减小或使药物的抗性最小化；提供选择性协同，针对于祀点（功效协同）或与 宿主相对的（毒性括抗）。
[0005] 如何选择试剂来组合，是一个巨大的挑战。一方面由于随着组合的数目增加，组合 试验次数也会增加；另一方面，多个成分之间存在着潜在的药物-药物相互作用W及无法 预测的药动学反应。因此，如何提高药物组合筛选效率是重要问题。
[0006] 科学家们在设计药物组合的方法上做了有益的探索，多种计算方法为实现药 物筛选提供基础。其中最常用的是基于高通量巧片数据筛选；例如CMAP是一个多达 1309种药物的微扰作用数据库，可W通过查询在疾病中特异表达的基因在药物作用巧片 中的表达情况，利用药物和疾病之间的负相关性筛选有效药物（Lamb,J.，化aw化rd，E. D. ,Peck,D. ,Modell,J.W. ,Blat,I.C. ,Wrobel,M.J. ,Lerner,J. ,Brunet,J. P. ,Subramanian,A. ,Ross,K.N. ,Reich,M. ,Hieronymus,H. ,Wei,G. ,Armstrong,S. A. ,Haggarty,S.J. ,Clemons,P.A. ,Wei,R. ,Carr,S.A. ,Lander,E.S. ,andGolub,T. R. (2006).TheConnectivityMap:usinggene-expressionsignaturestoconnect smallmolecules,genes,anddisease.Science313:1929 - 1935.)。有学者在CMAP的基 础上加W改进，从观察基因表达水平升级到基于生物过程的模块富集性角度而建立的药 物筛选系统（Li,Y.，Hao,P.，Zheng,S.Y.，化，K.，Fan,比W.，化11，R.X.，Ding,G.H.，Dong,C. Z. ,Wang,C. ,Li,X. ,Thiesen,H.J. ,Chen,Y.E. ,Jiang,H.L. ,Liu,L. ,andLi,Y.X. (2008). Geneexpressionmodule-basedchemicalfunctionsimilaritysearch.NucleicAcids Res. 36:el37.)。还有研究从miRNA对基因表达水平的调控作用角度对生物机制加W解释， 通过构建miRNA疾病调控网络，也有效找出对应的药物（Jiang,W.，化en，X.Liao,M.，Li,W. ,Lian,B. ,Wang,L.,Meng,F. ,Liu,X. ,Jin,Y. ,andLi,X. (2012).Identificationoflinks betweensmallmoleculesandmiRNAsinhumancancersbasedontranscriptional responses.Sci.Rep. 2:282. )。Gottlieb等人集合上述多种角度，并且加上副作用的 信息，化学结构式从多个角度计算药物和药物的相似性，并且在已知疾病和药物的对 应关系的基础上通过药物之间的相似性和疾病之间的相似性，预测新的药物疾病关系 (Gottlieb,A. ,Stein,G.Y. ,Ruppin,E. ,andSharan,R. (2011).PREDICT:amethodfor inferringnoveldrugindicationswithapplicationtopersonalizedmedicine.Mol. Syst.Bio. 7:496.) 〇
[0007] 在前期药物研究的基础上，TelAviv大学的研究人员基于数据分析提出一个定 位癌症中有协同致死作用的基因对的计算方法（Jerby-Arnon,L.，Pfetzer,N.，Wal血an ，Y.Y.，McGarry,L.，James,D.，Shanks,E.，Seashore-Ludlow,B.，Weinstock,A.，Geiger, T. ,Clemons,P.A. ,Gottlieb,E. ,andRuppin,E. (2014).Predictingcancer-specific vulnerabilityviadata-drivendetectionofsyntheticlethality.Cell 158 (5) : 1199-209.)，他们通过分析癌症临床样本的遗传学和基因表达等分子数据全面鉴 定了癌细胞中的合成致死基因，构建了癌症的合成致死网络，最后他们利用该网络成功 预测了细胞对药物的响应W及患者的预后情况。也有研究者通过对药物祀标网络分析， 利用贝叶斯分类推测出药物组合化uang，L.，Li,F.，Sheng，J.，Xia，X.，Ma，J.，aian，M.，a ndWong,S.T. (2014)DrugComboRanker:drugcombinationdiscoverybasedontarget networkanalysis.Bioinformatics30:i228-i236.)。最近，有研究通过比较疾病巧片 数据和病人的对应预后结果，找出两两成对的与疾病状态有强依赖关系的基因对，再与 药物祀标信息相结合，预测组合药物狂iong,J.，Liu,J.，Rayner,S.，Tian,Z.，Li,Y.，and Chen,S. (2010).Pre-clinicaldrugprioritizationviaprognosis-guidedgenetic interactionnetworks.PLoSOne5:el3937.)。
[0008]有研究提出根据中药信息来组合西药化ong，D.X.，Li,X.J.，Tang,G.Y.，and Zhang,H.Y. (2008).HowmanytraditionalChineseMedicinecomponentshavebeen recognizedbymodernWesternmedicine?Achemoinformaticanalysisand implicationsforfindingmulticomponentdrugs.ChemMedChem3:233-236 ；Li,X.J.and Zhang,H.Y. (2008).Synergyinnaturalmedicines-implicationsfordrugdiscovery. Trends化armacol.Sci. 29:331-332.)。由于世界范围内的植物分布模式极其相似W及西 药中包含有大量天然药物信息，我们推测尽管用于治疗同一种疾病的中药和西药的植物 来源不一定相同，但是二者的活性成份在分子结构上有可能是相同或相近的，可W根据中 药复方信息组合结构对应的西药。首先将中药化学成分与西药化合物之间的结构相似性 比较，然后在分子和植物水平上对中西方药物的活性进行注释，对中西药相似化合物对的 活性（包含该分子的活性W及该分子来源植物的活性）进行比较，筛选出活性相同的分 子对。运用主成分分析的方法比较天然产物数据库和药物分子数据库在化学空间上的异 同。同时W常用的治疗复杂性疾病的中药复方为例，探讨中西方药物分子水平上的该种相 似性在组合药物开发中的潜在应用，并用实验验证了左归丸的活性成分d-巧樣締和小窠 碱可W协同促进胃癌细胞调亡狂hang,X.Z.，Wang,L.，Liu,D.W.，Tang,G.Y.，andaiang，比 Y. (2014).Synergisticinhibitoryeffectofberberineandd-limoneneonhuman gastricbarcinomacelllineMGC803.J.Med.FoodlT:955 - 962.)〇
【发明内