血栓形成机制与抗血栓药物作用靶点研究进展

血栓形成即局部血液凝固,可能发生在动脉或静脉循环中,是人类健康的主要威胁因素之一。了解动脉和静脉血栓形成的机制,并寻找适当的抗血栓治疗靶点对于预防和治疗相关疾病至关重要。本文综述了动脉和静脉血栓形成的机制,并对抗血栓药物的作用靶点研究进展进行了总结。动脉血栓形成主要涉及血小板活化、黏附、聚集、凝血级联反应的激活等因素,而静脉血栓形成则包括血淤、血液本身以及血管内皮细胞变化等过程。目前,针对动脉和静脉血栓形成的抗血栓药物研究主要集中在抑制血小板活化、抗凝以及促进血栓溶解等方面。通过总结动脉和静脉血栓形成机制及抗血栓药物作用靶点的研究进展,本文将为开发更有效的抗血栓治疗策略提供重要参考。

酵母双杂交系统在药物作用靶点研究中的应用进展

蛋白质-蛋白质相互作用贯穿了整个生命过程。酵母双杂交技术作为活细胞内检测蛋白质相互作用最有力的分析方法,在疾病发病机制、药物作用靶点研究和新药筛选方面显示出极大的应用潜力。本组围绕酵母双杂交系统的特点,简述了其在药物作用靶点研究中的应用进展。

由胰岛素信号通路筛选糖尿病药物作用靶点

胰岛素是维持血糖稳定的一种重要激素 ,通过效应细胞受体将胰岛素信号传递到细胞内 ,引发胞内一系列反应而发挥功能。随着对胰岛素信号通路的了解逐渐增多 ,已经从中筛选到一些用于治疗糖尿病的药物作用靶点 ,它们主要涉及增强靶细胞对胰岛素的敏感性和促进对葡萄糖的利用等环节。

沉默信息调节因子2相关酶1:一种新的潜在药物作用靶点

沉默信息调节因子2相关酶1(Sirt1)是一种依赖于烟酰胺腺嘌呤二核苷酸的Ⅲ类组蛋白脱乙酰化酶,为哺乳动物Sirtuin家族成员之一。Sirt1可通过将组蛋白及多种非组蛋白去乙酰化,从而实现对基因转录、细胞生长周期调节、炎症反应以及能量代谢等多种信号通路的调节,进而参与细胞衰老、代谢稳态调节、自身免疫及肿瘤等一系列生理病理过程。随着研究的深入,Sirt1将有望在新药作用靶点及疾病治疗方面发挥作用。

心脏上新型药物作用靶点的发现—酸敏感离子通道（ASICs）

目的：ASICs是新近发现并克隆的配体门控型离子通道，易被细胞外H^＋激活，在神经系统的生理和病理过程中发挥重要的作用。我们以往的研究已证明ASICI与学习记忆有关。而目前越来越多的报道开始关注神经以外其他组织中ASICs的表达和功能，但心脏中是否也有ASICs的表达还不得而知。方法：本文应用RT-PCR,western blotting和免疫荧光技术，

免疫性关节炎滑膜细胞信号转导的药物作用靶点研究

类风湿关节炎（rheumatoid arthritis,RA）是常见的慢性、炎症性自身免疫性疾病。RA病理改变中滑膜细胞信号转导异常是RA的重要发病机制之一。

先天性心脏传导阻滞药物作用靶点的生物信息学研究

目的通过对CHB药物靶点的研究,为研发CHB特异性治疗药物提供理论依据。方法201609-201812月,构建与先天性心脏传导阻滞直接相关的阳性基因和蛋白集合以及候选阴性集,通过语义相似性计算两个集合间基因的相关性,利用ENDEAVOUR数据库对潜在药物靶点进行功能注释,然后使用GENECODIS对潜在药物靶点蛋白及基因分别进行GO、KEGG、SNP和MicroRNA富集分析。结果挖掘出20个潜在的CHB药物靶点,GO富集分析发现药物靶点蛋白分子功能主要集中于电压门控离子通道活性、转运活性和信号转导活性等;KEGG通路主要富集于钙信号传导通路;SNP富集次数最多的是C/T,出现773次;MicroRNA富集分析发现有15个基因富集于hsa-miR-770-5P上。结论候选阴性集中的20个蛋白可能是CHB潜在的药物靶点,可能为下一步CHB的治疗和药物研发奠定基础。

肿瘤转移中的蛋白酪氨酸磷酸酶及潜在药物作用靶点

综述了蛋白磷酸化与去磷酸化在肿瘤转移过程中的作用 ,包括细胞骨架的重排、粘附能力的改变以及运动能力的提高等。专门对蛋白酪氨酸磷酸酶进行了讨论 ,介绍了数种蛋白酪氨酸磷酸酶及其与肿瘤转移的相关性。

新的抗癌药物作用靶点甲硫氨酰氨肽酶-2

夫马洁林是目前已知的最有潜力的天然血管生成抑制剂之一。该类药物通过共价抑制甲硫氨酰氨肽酶 2的活性 ,而特异性地抑制血管内皮细胞的生长和增殖。根据甲硫氨酰氨肽酶 2的结构以及催化和抑制机制 ,可以设计和合成新型的血管生成抑制剂 ;通过最新发展的活性检测方法 ,可以建立高通量药物筛选模型 ,以期找到新一代高选择性、高亲和性、高生物利用度的甲硫氨酰氨肽酶 2的小分子抑制剂 ,用于抗癌新药的开发。

药物代谢酶和药物作用靶点基因检测技术指南(试行)概要

前言 药物体内代谢、转运及药物作用靶点基因的遗传变异及其表达水平的变化可影响药物的体内浓度和敏感性,导致药物反应性个体差异。近年来,随着人类基因组学的发展,药物基因组学领域得到了迅猛发展,越来越多的药物基因组生物标记物及其检测方法相继涌现。药物基因组学已成为指导临床个体化用药、评估严重药物不良反应发生风险、指导新药研发和评价新药的重要工具,部分上市的新药仅限于特定基因型的适应症患者。

作为药物作用靶的蠕虫神经系统

本文就蠕虫神经肌肉的生物学、生理学及作为药物作用靶的蠕虫神经肌肉系统作了较详尽的综述,为发展作用于蠕虫神经肌肉系统的新药提供了信息。

减肥药物作用靶点研究获得新进展

1995年，研究人员发现了瘦素（1eptin）这一物质，它是南机体脂肪组织分泌的、调节机体代谢和体质量的一种重要激素。一直以来，研究人员认为leptin与减肥和2型糖尿病有关，但是对配对瘦素受体复合体的结构则研究很少。密歇根大学研究人员通过研究，揭示了配对瘦素受体复合体的结构及leptin与脑内受体相互作用的过程。

药物-靶点相互作用预测的计算方法综述

药物-靶点相互作用预测旨在发现可作用于特定蛋白质的潜在药物,在药物重定位、药物副作用预测、多重药理学和耐药性的研究中都发挥着重要作用。随着计算机处理能力的进步和计算算法的不断更新,药物-靶点相互作用预测的计算方法展现出时间短、成本低、精度高、范围广的优势,受到了广泛的关注,并取得了显著的进展。为了梳理其研究发展历程,探讨未来的研究方向,就药物-靶点相互作用预测的背景和意义进行简要概述;将方法分为基于分子对接、基于药物结构、基于文本挖掘和基于化学基因组四类进行综述,并对每类方法进行对比分析,详细阐述每类方法的数据需求及应用场景;对现有研究存在的局限性和面临的挑战进行讨论,展望未来的研究方向,为后续研究提供参考和借鉴。

基于人工智能SGRN-Trans框架预测温胆汤中成分-靶点相互作用的研究

目的:以温胆汤为例,构建基于知识图谱和注意力机制的深度学习模型(SGRN-Trans)预测中医经典名方中药效成分与靶点的相互作用,评价其预测效果。方法:首次提出SGRN-Trans(Self-weighted Graph Relational Network-Transformer)预测模型,结合多生物数据源构建中医经典名方温胆汤知识图谱(Wendan Decoction Knowledge Graph,WDKG),利用图神经网络学习知识图谱中每个实体的低维嵌入表示,引入中药成分和靶点各自的结构特征,搭载基于注意力机制的Transformer模型进行药效成分-靶点相互作用的预测,结合分子对接及文献调研进行验证。结果:WDKG包含10个类型共14292个实体,可用于深度学习模型的研究。SGRN-Trans预测模型与TransE、TransR、ComplEx、DistMult、ConvKB等其他知识图谱嵌入模型的性能相比,效果最优。将预测排序前20组的药效成分与靶点分别进行分子对接和可视化呈现,其中8组的结合能提示其药效成分与靶点有潜在的相互作用。以温胆汤中半夏的有效成分soya-cerebroside(大豆脑苷脂)与低密度脂蛋白受体(low density lipoprotein receptor,LDLR)相互作用为例,结合研究文献进行讨论,可能是温胆汤治疗动脉粥样硬化的机制之一。结论:本研究提出基于知识图谱和注意力机制的模型SGRN-Trans,可推广用于预测中医药经典名方复杂网络体系中成分与靶点的相互作用,为阐明经典名方的药效物质基础和作用机制提供新的工具。

球形演化极限学习机在药物—靶标相互作用智能预测中的应用

为解决药物研发中湿法实验耗时长且高成本等问题,采用机器学习预测药物-靶标相互作用。同时,为解决机器学习在建立药物-靶标相互作用模型时,受到分类器的类不平衡和参数优化等各种问题的制约。文章提出了一个基于球形演化极限学习机的药物-靶相互作用预测方法(SEELM-DTI),该方法主要使用筛选法选择高置信负样本、利用球形演化算法对极限学习机的参数进行优化。该研究将SEELM-DTI与SELF-BLM、NetLapRLS、WNN-GIP、SPLCMF、BLM-NII在基准数据集中进行试验比较,评价指标为AUC与AUPR。实验结果表明:SEELM-DTI的性能和效果优于其他基准算法,并且解决了类不平衡和参数优化问题,最后在常用的多个药物数据库上验证了SEELM-DTI预测药物-靶标相互作用的效果。

预测药物-靶点相互作用的异构网络嵌入模型研究

药物-靶点相互作用(DTIs)预测是药物发现的重要过程。随着计算技术的发展,基于生物数据的计算方法正高效率地加速这一过程。然而,这些方法大多忽略了靶标和药物的序列特征和异构性。本研究通过机器学习方法,提出多重网络嵌入框架(MLB-NEDTP)的预测模型,首先分析序列特征,然后将融合的特征嵌入多层异质信息网络中,以提高预测性能。多个数据集训练和验证结果表明,该模型与ATOMNET等最新模型相比具有明显优势。

蛋白质组学技术与药物作用新靶点研究进展

目的阐述蛋白质组学技术和方法学的最新进展及其在药物作用新靶点发现中的应用。方法阅读国内外近年来相关的文献资料,进行整理,分析归纳和综合评价。结果和结论蛋白质组学技术和方法不断成熟,在药物作用靶点的探测、验证和优化方面起到了重要的作用,提高了药物发现的效率。

P2受体与神经系统疾病及药物作用新靶点

嘌呤受体是一类以核苷酸为激动剂的受体家族,分为P1和P2受体,广泛分布于神经系统,发挥不同的作用,如调节神经递质的释放、神经元的兴奋性、痛觉信息传递等。其中P2受体分布最为广泛,且与多种疾病的病理过程相关,其选择性激动剂和拮抗剂具有良好的临床应用前景。

药物作用靶点研究进展

通过对中国学者2016年在国内外发表的相关研究论文进行检索和整理,分类综述针对神经退行性疾病(如阿尔茨海默病、帕金森病等)、脑血管疾病、精神障碍性疾病、心血管疾病(如高血压、心绞痛、心衰、动脉粥样硬化等)、代谢性疾病(如糖尿病、脂肪肝、肥胖等)、感染性疾病、自身免疫性疾病、肿瘤等多种重大疾病的药物作用靶点研究的最新进展,为后续药物靶点研究提供参考和借鉴。