本发明属于药物研发领域,特别涉及一种基于宿主遗传学的治疗药物重定向方法、电子设备和程序产品。
背景技术:
1、宿主遗传学的研究,包括人类感染传染病的遗传学机理,具有揭示疾病预防和药物治疗当中的遗传机制的潜力。宿主基因组内自然发生的遗传变异催生了预防传染病的策略,通常被称为“自然免疫”。成功的例子包括,发现了ccr5基因对hiv-ⅰ感染的自然抗性[1],确定了hbb基因上存在抗疟疾的位点[2],以及明确了wt1位点抗结核病的保护作用[3]。这些宿主的遗传变异不仅可以提供自然免疫介导疾病预防的相关证据,还可以模拟药物干预的靶向效应,即所谓的“自然临床试验”,由此提供对靶向治疗的新见解[4,5]。此外,遗传变异可以对编码药物蛋白靶点的基因(效应基因)产生调控作用,其中包括已批准/许可的药物和处于临床开发阶段的药物,从而给现有药物提供了重定位的可能[6,7]。
2、遗传靶点,被定义为早期具有遗传依据支持和验证的候选治疗靶点[8]。与没有遗传学依据支持的药物靶点相比,基于遗传靶点的药物开发过程最终获批的概率显著提升[9,10]。目前,与人类感染遗传病相关的宿主遗传研究和药物开发正在快速推进[11],如何将宿主遗传学发现及时转化为精准治疗方案的需求亟待解决,借此才能有针对性地对特定疾病进行治疗。然而,人类感染遗传病的相关位点普遍位于人类基因组非编码区内,导致识别宿主遗传靶点的任务错综复杂。与此同时,基因组非编码区位点对效应基因存在着调控作用,通常还涉及远程调控机制并具有细胞特异性,进一步加剧了上述挑战。
技术实现思路
1、本公开实施例之一,一种基于宿主遗传学的治疗药物重定向方法。该方法包括:
2、利用宿主遗传学关联数据生成靶点指数;
3、基于靶点指数和通路交汇的药物再利用生成药物指数;其中,
4、基于靶点优先级排序生成靶点指数,该靶点指数,将宿主遗传学发现转化为具有遗传证据支持的潜在治疗靶点。
5、所述靶点指数的生成,整合全基因组关联数据、多模态调控基因组学数据和/或分子层面互作关系网络,并根据量化推荐值进行排序。
6、所述药物指数的生成,包括从通路衍生的基因相互作用知识和靶点指数产生的量化信息中识别通路交汇,进而开展基于通路交汇的药物再利用分析和进攻分析,以确定若节点去除将对通路交汇网络的量化影响,最终确定潜在的药物靶点。
7、本公开实施例,基于生物信息学和药物靶标预测,提出基于宿主遗传学发现的遗传治疗靶标及药物重定向组合方法,解决了现有药物研发中的难题,加快了计算转化医学研究领域的药物重定向进展。
1.一种治疗药物重定向方法,其特征在于,该方法包括,
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于靶点优先级排序生成靶点指数,该靶点指数将宿主遗传学发现转化为具有遗传证据支持的潜在治疗靶点。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述靶点指数的生成,整合全基因组关联数据、多模态调控基因组学数据和/或分子层面互作关系网络,并根据量化推荐值进行排序。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述药物指数的生成,包括从通路衍生的基因相互作用知识和靶点指数的量化信息中识别通路交汇,进而开展基于通路交汇的药物再利用和进攻分析,以确定节点去除对通路交汇的影响。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述靶点指数的生成包括,基于宿主遗传学关联数据整合多层次调控基因组数据,定义核心基因;
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,结合基因组邻近性、qtl和pchi-c标准的不同预测因子定义靶点指数,具体步骤包括:
7.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述药物指数的生成包括,
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,包括,
9.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器运行所述计算机程序以实现如权利要求1至8任一项所述的方法。
10.一种存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时,实现如权利要求1至8中任一所述的方法。
11.一种计算机程序产品,包括计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行以实现权利要求1至8任一项所述的方法。