网络药物说明书信息标注的调查分析

为了探讨网络药物说明书信息标注中存在的问题,笔者调查了10种解热消炎镇痛和抗痛风药物被国内外10家网站的收录情况,按照《中华人民共和国药品管理法》和《药品说明书和标签管理规定》(暂行)及其他有关规定中对药品说明书信息标注的内容进行统计。结果:国内外网站网络药物说明书项目的标注率较低,并且存在较大差异。针对目前网络药物说明书信息标注存在问题较多的情况,提出了相应的对策。

基于症状-药物网络与网络药理学探讨中医药治疗慢性心力衰竭的症药对应关系及机制

目的:探讨当代医家治疗慢性心力衰竭(CHF)临床验案中的驱动型药物及症状-药物的对应关系,并借助网络药理学揭示相关机制。方法:检索中国知网、万方数据知识服务平台与维普数据库中当代医家以中药方剂治疗CHF的有效临床验案。验案中包含的中医四诊信息及中药处方利用FangNet平台进行驱动型药物的筛选及“症状-药物”网络的构建。进一步借助网络药理学构建“药物-成分-症状-疾病-靶点”网络,揭示药物干预疾病症状的相关机制。结果:共获得226例临床验案,涉及268味药物,其中23味为驱动型药物。“症状-药物”网络包含下肢肿胀、水肿、胸闷、气喘、气短、尿少等38个CHF常见症状;与茯苓、黄芪、白术、附子、丹参、桂枝等10味驱动型中药的对应关系。通过网络药理学构建了“症状-药物”网络中胸闷对应的丹参、葶苈子“药物-成分-症状-疾病-靶点”网络,其中槲皮素、木犀草素、山柰酚、丹参酮ⅡA为筛选出的关键成分,G1/S期特异性细胞周期蛋白-D1(CCND1)、低氧诱导因子1α(HIF1A)、转录因子Jun(JUN)、蛋白激酶B1(AKT1)、转录激活因子3(STAT3)、半胱氨酸天冬氨酸蛋白酶-3(CASP3)、Myc原癌蛋白(MYC)、血管内皮生长因子A(VEGFA)为筛选的关键靶点。富集分析显示,丹参、葶苈子改善CHF病人胸闷症状的机制可能涉及凋亡信号通路的负调控、细胞周期蛋白依赖性蛋白激酶复合物、磷脂酰肌醇3-激酶(PI3K)/蛋白激酶B(AKT)信号通路、肿瘤抑制基因p53信号通路、表皮生长因子受体(ErbB)信号通路等生物学过程。结论:基于FangNet平台构建了当代医家治疗CHF验案集合的“症状-药物”网络,发掘了CHF常用药物与疾病症状之间的对应关系,其中丹参、葶苈子改善胸闷的机制可能涉及抑制心肌细胞凋亡、炎症反应及促进新生血管生成。

基于分子指纹相似性的药物-药物网络

根据分子指纹相似性构建了FDA批准的小分子药物的药物-药物网络,结合药物ATC分类系统中定义的药物治疗功能信息,提出了一种基于网络的药物功能预测方法。预测了1 277个药物-治疗功能关系对,其中有59.44%得到了文献的证实;337个已知ATC分类的药物(占ATC药物的55.89%)的预测功能与已知功能相符;那些尚未有文献支持的药物-治疗功能关系对,很可能暗示了药物潜在的新功能。

基于组合药物网络的复杂疾病药物组合模式研究

人体作为一个复杂的功能系统。疾病的发生和发展,尤其是复杂疾病,其病理过程往往涉及多环节、多系统。单一药物难以满足复杂疾病的治疗要求,组合药物成为未来药物发展的新趋势。本文在构建组合药物网络的基础上进行MCODE算法聚类,得到33个独立且内部联系紧密的药物模块。其中26组药物模块用于治疗单一复杂疾病。通过详细分析癌症、疼痛、银屑病、细菌感染、类风湿性关节炎、化疗呕吐这六种复杂疾病,归纳总结出这六种疾病的药物组合模式,从而提出复杂疾病多角度的治疗策略。

药物靶标超网络建模及实证分析

在描述药物靶标网络时,药物与靶标蛋白之间的交互关系往往是用复杂网络中的二部图来表征的,但这种方式在描述较复杂的高阶关系时有一定的局限性。由于超图中的边可以包含任意数量的节点,使得超网络能够准确地表达药物靶标之间多维、复杂的连接关系。基于超图理论及性质,综合药物靶标之间的交互关系构建两类超网络模型,并分别对其进行拓扑分析,进一步根据ATC分类(Anatomical Therapeutic Chemical,治疗学及化学分类法)对功能相似的药物进行局部聚类。通过对比分析发现,两类药物靶标超网络均具有明显的无标度特征,药物倾向于连接hub靶标蛋白,并且功能类似的药物具有相对较高的聚类系数。

基于.NET的药物临床试验网络信息服务平台的设计与实现

采用.NET平台与SQL-Server开发药物临床试验网络信息服务系统软件,代替传统的手工收集、处理、分析信息的工作模式,将药物临床试验项目管理的过程电子化、有效控制信息化,从而有效地控制、管理项目,达到其预期效果。

榄香烯脂质体靶向抗癌天然药物临床研究进展

榄香烯（Elemene）是从天然中药姜科植物莪术、郁金提取分离的倍半萜烯类化合物。其化学名为1-甲基-1-乙烯基-2,4-二异丙基环己烷,分子式C15H24,分子量为204.35。早在《神农本草经》就有关于莪术消癥散结、破血止痛,治疗癥瘕积聚的记载。

网络药理学研究中的网络构建技术

网络构建技术是网络药理学研究中的基础技术,也是核心技术。通过整合来源于实验、数据库和计算预测等的包含药物、疾病及生物分子等在内的用于网络构建的相关数据,采用复杂网络构建技术进行药物作用相关、疾病相关和生物分子相关的网络模型构建,尤其对于以阿尔茨海默病为代表的复杂疾病分子网络的构建,为进一步重要靶标的辨识、发病机制和药物作用机制的阐释、指导药物开发,以及药物重定位等打下基础。本文就网络药理学研究相关的药物组网络、疾病组网络和分子相互作用组网络等的构建及其可视化技术进行综述。

原发性骨质疏松潜在生物标志物的生物信息学分析

背景:原发性骨质疏松症的发病率高,但发病机制尚不完全清楚,目前尚缺乏有效的早期筛查指标和治疗方案。目的:通过综合生物信息学分析,进一步探索原发性骨质疏松症的发生机制。方法:原发性骨质疏松症数据来自公共基因表达数据库,筛选差异基因分别进行GO功能和KEGG通路富集分析。此外,将差异基因进行蛋白质-蛋白质相互作用网络确定原发性骨质疏松症相关核心基因,并通过最小绝对收缩和选择运算算法来识别并验证原发性骨质疏松症相关的生物标志物,并分别进行免疫细胞相关分析、基因富集分析以及药物标靶网络分析。最后将生物标志物行qPCR实验验证。结果与结论:①该研究中共获得126个差异基因以及前列腺素、表皮生长因子受体、丝裂原活化蛋白激酶3、转化生长因子B1和视网膜母细胞瘤基因1等5个生物标志物。②GO分析表明差异基因主要富集在细胞对氧化应激的反应以及自噬的调节等方面;KEGG分析显示主要集中在自噬以及细胞衰老等通路当中。③生物标志物的免疫分析发现,前列腺素,视网膜母细胞瘤基因1、丝裂原活化蛋白激酶3与免疫细胞密切相关。④基因富集分析表明,生物标志物与免疫相关途径有关。⑤药物标靶网络分析显示5个生物标志物与原发性骨质疏松症药物相关。⑥qPCR结果表明,前列腺素、表皮生长因子受体、丝裂原活化蛋白激酶3和转化生长因子B1在原发性骨质疏松症样本中,与对照样本相比表达显著上升(P<0.001),而视网膜母细胞瘤基因1在原发性骨质疏松症样本中,与对照样本相比表达显著下降(P<0.001)。⑦总之,该研究筛选并验证了5个原发性骨质疏松潜在生物标志物,为进一步深入探究原发性骨质疏松症的发病机制、早期筛查诊断及靶向治疗提供了参考依据。

一种多信息融合的药物-靶标关联预测算法

在药物结构相似性和靶标序列相似性的基础上,结合药物-靶标相互作用网络信息,考虑分类器和数据集合分布的复杂性,提出一种半监督学习算法预测药物与靶标之间的关联。实验结果表明,该算法的预测性能较DBSI,KBMF2K等算法有所提高。对其预测到的药物-靶标相互作用数据进行打分并排序,从中提取前30%的数据,其中有部分相互作用可在KEGG,Drug Bank,Super Target和Ch EMBL数据库中得到验证。

基于多标记学习预测药物-靶标相互作用

对药物-靶标关联进行了研究,提出基于弱标记和多信息融合的药物-靶标相互作用预测方法 PDML。通过与其他方法对比和数据库检索验证评估PDML模型的性能:与Yamanishi提出的方法、RLSMDA、Lap RLS及Net CBP相比,除在核受体数据集中该方法在AUC上的性能比Lap RLS略有降低之外,模型在敏感性、特异性、AUC和AUPR上的性能均优于其他四种方法;提取前5个预测分值最高的药物-靶标对,这些药物-靶标对能通过检索Drug Bank、Super Target和KEGG数据库而得到验证。

网络医学的架构及其研究进展

背景:网络医学研究领域包含各种各样构造方法不同、结构各异且应用广泛而多样的网络,缺乏一种架构把它们组织起来,并且缺乏各类网络具体应用的阐述及最新研究进展。目的:组织各种医学网络到一个层次架构,并归纳总结这些网络的研究进展。方法:检索CNKI和PubMed数据库1999至2016年有关网络医学的文献,中文检索关键词为"疾病,网络,蛋白质相互作用网络,代谢网络,基因调控,药物",英文检索关键词为"disease network,protein interaction network,metabolic network,gene regulatory"。结合文献研究,搭建网络医学的层次架构,论述网络医学的主要研究内容,阐述医学网络的模块性质、构建方法、完善程度及应用进展,并预测各种网络的未来研究趋势。结果与结论:网络医学的架构由分子相互作用网络层、疾病网络层和药物网络层组成。分子相互作用网络层中,蛋白质相互作用网络、代谢网络和基因调控网络的构建都遵循低等生物→哺乳动物→人类的从低级生物到高级生物的顺序,并均已绘制人类细胞系统的对应网络,但还处在不断完善中,新的网络不断被构建。疾病网络层中利用单个元素对疾病聚类已经形成多个疾病网络,未来可以考虑使用新元素进行疾病聚类,也可以考虑利用组合多个元素进行疾病聚类。药物网络层的网络较少,原因是目前药理学是以蛋白质为中心的,构成网络的因素只有药物和蛋白质这2种因素。

采用偏最小二乘法的基因-药物共模块识别

首先,将药物二维化学结构转化为数值序列,计算药物之间的皮尔逊相关系数,进而构建药物关联网络;然后,在带有基因网络约束的稀疏偏最小二乘算法的基础上,加入药物关联网络信息,提出伴有基因和药物关联网络正则约束的稀疏偏最小二乘(SGDPLS)算法;最后,将SGDPLS算法应用于基因-药物共模块识别.结果表明:药物关联网络信息的加入能够有效提高所识别的共模块中基因模块与药物模块的相关性,增加共模块的生物可解释性.

基于LC-MS/MS和靶点网络探讨扶正透邪解毒化瘀方对多重耐药铜绿假单胞菌的干预机制

[目的]从药物作用靶点层面探讨扶正透邪解毒化瘀方体外干预多重耐药铜绿假单胞菌的药效物质基础和直接/协同机制。[方法]通过液相色谱-串联质谱联用(LC-MS/MS)、中药系统药理数据库和分析平台(TCMSP)筛选扶正透邪解毒化瘀方化学成分;通过Stitch数据库查找上述成分以及亚胺培南、头孢他啶、环丙沙星作用于铜绿假单胞菌的蛋白靶点;运用Cytoscape 3.9.1构建“中药—化学成分—作用靶点网络图”和“蛋白质-蛋白质互作网络”;筛选该方与抗菌药物共同作用靶点;借助DAVID数据库对靶点进行基因本体(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析。[结果]LC-MS/MS共鉴定出108个化学成分,TCMSP数据库共筛选出155个化学成分,去重后共得到162个化学成分,其中42个化学成分能够直接作用于铜绿假单胞菌240个靶蛋白;网络药理学筛选出17个核心成分,以黄酮类、甾醇类、萜类为主,其中β-谷甾醇、槲皮素、木犀草素度值较高;该方分别与亚胺培南、头孢他啶、环丙沙星有3/3/17个共同作用靶点,4种药物共同作用靶点2个,共同作用靶点主要作用于细菌能量和生化代谢、DNA复制、蛋白质功能、表面多糖形成等途径;GO和KEGG富集分析提示该方主要与调节细菌能量和生化代谢、调控DNA/蛋白质稳态、影响细菌胞质胞膜以及干预对细菌起保护作用的表面多糖和生物被膜合成等密切相关。[结论]扶正透邪解毒化瘀方具有多成分、多靶点、多途径干预铜绿假单胞菌的特点,发挥主要干预作用的化学成分以黄酮类、甾醇类、萜类为主,直接/协同抗菌药物干预铜绿假单胞菌的机制与影响细菌遗传、代谢、生物被膜形成等相关。研究从药物作用靶点层面为从天然药物中开发抗菌药物提供了一定的思路和借鉴。

基于分子对接和网络药理学的僵蚕息风止痉作用机制分析

目的:通过网络药理学分析和分子对接技术探讨僵蚕息风止痉作用可能的分子机制。方法:基于文献挖掘及数据库搜索获取僵蚕化学成分,利用Swiss Target Prediction数据库预测僵蚕作用靶点,应用DisGeNET数据库收集惊厥疾病相关靶点,借助Cystoscape软件与STRING数据库对交集靶点进行蛋白互作网络分析,使用DAVID数据库进行GO及KEGG富集分析,同时将成分与靶点网络分析结果进行分子对接。结果:通过文献挖掘及数据库搜索共检索出僵蚕潜在活性成分18个,有效作用靶点513个,与惊厥疾病交集靶点有22个,这些靶点主要参与了细胞过程、细胞转运活性、受体活性、对刺激应答等生物过程,涉及神经活性配体受体相互作用、抗内源性大麻素信号、胆碱能突触等9条信号通路。分子对接显示,僵蚕成分与潜在靶点具有较好的结合活性。结论:本文构建了僵蚕“药物活性成分靶点”网络,为系统阐明僵蚕息风止痉作用的分子机制提供了理论参考,同时为新药研发提供了新的思路与方法。

网络药理学在中药研究中的应用进展

中药因其多成分多靶点的协同作用使其药理机制研究复杂而又困难,当前的单一靶点、单一成分的药物研发思路不能满足中药的研发需求。随着生物信息学和系统生物学的不断进展,网络药理学以其整体性的思维方式和强大的预测能力在中药研究中被广泛应用。网络药理学通过利用相关数据库和算法进行数据挖掘,使用可视化软件建立"药物-靶标-疾病"网络,通过分析,可以验证中药活性成分,对各组分间的相互作用进行分析,预测药物作用靶点,发现新的适应证并减少毒副反应。综述网络药理学的研究思路及当前的应用现状,以期为中药现代化和新药研发提供理论依据。

P(HEMA-co-NVP)/CMC的制备及对药物的控制释放

用N,N-亚甲基双丙烯酰胺(Bis)为交联剂,过硫酸铵(APS)为引发剂,羧甲基纤维素(CMC)为助剂,合成了N-乙烯基吡咯烷酮与甲基丙烯酸-β羟基乙酯共聚物[P(NVP-co-HEMA)]/CMC半互穿网络水凝胶,并在模拟人体环境的条件下,以非水溶性药物萘普生为模拟药物,考察了水凝胶在不同温度及酸度下的药物释放。非水溶性药物萘普生在P(HE-MA-co-NVP)/CMC半互穿网络水凝胶载体体系中pH为2.00时,药物释放率受温度的影响较少,而在pH为7.40时,药物释放率受温度的影响较大。

网络药理学:药物发现的新思想

新药研发是医药产业发展的核心驱动力,也是社会发展的重要需求,但近年来,随着对药物研发要求的不断提高,新药研发正面临着巨大困难,单靶点高选择性的新药研发思想遇到了挑战,已经显示出发展的局限性。网络药理学是近年来在单靶点药物研究的基础上提出的新药发现新策略。本文围绕网络药理学的形成基础和目前研究现状,探讨网络药理学发展的方向和应用前景,同时分析网络药理学的局限性和存在的问题,并通过与传统中医药学理论和中药复方有效成分组学的思想相比较,探讨网络药理学在新药研发中的应用。

基于生物网络探讨防治冠心病药物作用机制

该文以冠心病疾病相关基因和靶点以及防治冠心病药物作用靶点为研究对象,分别构建冠心病疾病网络和防治冠心病药物作用网络,并对网络的度分布、特征路径长度、连通情况和异质性等网络拓扑特征参数进行分析,验证了网络的可靠性;在此基础上对2个网络取Intersection计算,对二者的交集子网络进行药物作用机制解析。所构建的冠心病疾病网络含有15 221个节点和31 177条边、防治冠心病药物作用网络含有15 073个节点和32 376条边,2个网络的拓扑特征参数表明均具有无标度和小世界的整体结构特性。本文以交集子网络中降钙素基因相关肽和IL-6激活JAK/STAT 2个反应途径为例,探讨阐释了药物防治冠心病的间接作用机制。研究结果表明将疾病网络与药物作用网络相互结合的生物网络分析方法有助于进一步深入认识药物治疗的作用机制,对于疾病的预防和治疗具有重要价值。

网络分析方法在疾病和药物研究中的应用

大多数复杂疾病并非是由单个致病基因引起的,而是多个基因或其产物功能紊乱所致调控网络失衡的结果。而药物则是通过作用于疾病网络中的多个靶点,对各靶点的作用产生协同效应,从而对疾病的发生、发展进行干预,最终达到治疗效果。与作用于单个分子或通路的传统方法不同,高通量数据的网络分析方法从疾病和药物相关网络的构建、网络分解及亚网络生物学意义的确认3个层次提供了一个全新的视角,有助于更好地研究疾病病理和药物作用机制,为多组分多靶点的中药药理作用机制的研究提供了新思路。