NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Hastalıkla ilişkili proteinlerin hedeflenmesi ilaç keşfi için önemlidir, ancak hedefe dayalı keşif verimli olmamıştır. Genel biyolojik süreçleri bağlamsallaştırmak, başarılı ilaç-hastalık hipotezlerini formüle etmek için kritik öneme sahiptir. Ağ farmakolojisi, protein-protein etkileşimi (PPI) ağları ve yol düzenlemesi gibi sistem biyolojisi analitiği aracılığıyla hedef tabanlı darboğazların üstesinden gelmeye yardımcı olur.SonuçlarBiz DrugGenEx-Net (DGE-NET) adlı bir sistem polifarmakoloji platformu sunuyoruz. DGE-NET ampirik ilaç-hedef (DT) etkileşimlerini tahmin eder, etkileşim çiftlerini çok katmanlı bir ağ analizine entegre eder ve sonuçta hastalıklara özgü ilaç polifarmakolojisini sistemlere dayalı gen ekspresyon analizi yoluyla tahmin eder. Protein hedef hastalığı, -sinyal yolu, -moleküler fonksiyon ve protein-protein etkileşimleri için yerleşik biyolojik ağ açıklamalarının birleştirilmesi, hastalık patofizyolojisi üzerinde öngörülen DT etkilerini arttırır. 50’den fazla uyuşturucu hastalığı ve 100’den fazla uyuşturucu yolu tahmini doğrulanmıştır. Örneğin, kolesterol düşürücü ajan ezetimibe'nin öngörülen sistemleri farmakolojisi, potansiyel kanserojenliğini doğrular. Hastalıklara özgü gen ekspresyon analizi entegre edildiğinde, DGE-NET, bilinen terapötik/deneysel ilaçların yanı sıra kontra indikasyonlarına öncelik verir. Bağışıklıkla ilişkili romatoid artrit ve enflamatuar bağırsak hastalıklarının yanı sıra nöro-dejeneratif Alzheimer ve Parkinson hastalıkları için kanıt-of-konsept kurulmuştur.ConclusionsDGE-NET, sistem farmakolojisini gen ekspresyon analizi ile benzersiz bir şekilde entegre ederek ilaç terapötik ve karşı terapötik endikasyonları öngören yeni bir hesaplama yöntemidir. DGE-NET, ilaçların ve hastalıkların biyolojik aktivitesini biyolojik eylemin birden fazla katmanında bağlayarak çeşitli ilaç-hastalık endikasyonlarını doğru bir şekilde tahmin eder ve bu nedenle yeniden kullanıma yönelik ilaç adaylarını tanımlamak için yararlı bir yaklaşımdır.
Özgün kaynak özetini okuyun
BackgroundThe targeting of disease-related proteins is important for drug discovery, and yet target-based discovery has not been fruitful. Contextualizing overall biological processes is critical to formulating successful drug-disease hypotheses. Network pharmacology helps to overcome target-based bottlenecks through systems biology analytics, such as protein-protein interaction (PPI) networks and pathway regulation.ResultsWe present a systems polypharmacology platform entitled DrugGenEx-Net (DGE-NET). DGE-NET predicts empirical drug-target (DT) interactions, integrates interaction pairs into a multi-tiered network analysis, and ultimately predicts disease-specific drug polypharmacology through systems-based gene expression analysis. Incorporation of established biological network annotations for protein target-disease, -signaling pathway, -molecular function, and protein-protein interactions enhances predicted DT effects on disease pathophysiology. Over 50 drug-disease and 100 drug-pathway predictions are validated. For example, the predicted systems pharmacology of the cholesterol-lowering agent ezetimibe corroborates its potential carcinogenicity. When disease-specific gene expression analysis is integrated, DGE-NET prioritizes known therapeutics/experimental drugs as well as their contra-indications. Proof-of-concept is established for immune-related rheumatoid arthritis and inflammatory bowel disease, as well as neuro-degenerative Alzheimer's and Parkinson's diseases.ConclusionsDGE-NET is a novel computational method that predicting drug therapeutic and counter-therapeutic indications by uniquely integrating systems pharmacology with gene expression analysis. DGE-NET correctly predicts various drug-disease indications by linking the biological activity of drugs and diseases at multiple tiers of biological action, and is therefore a useful approach to identifying drug candidates for re-purposing.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.