一種基于組學(xué)數(shù)據(jù)的藥物再利用方法
【專利摘要】本發(fā)明開發(fā)了一種藥物再利用的新方法。具體說(shuō)是涉及一種整合人類糖尿病相關(guān)全基因組關(guān)聯(lián)分析，蛋白質(zhì)組學(xué)和代謝組學(xué)的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，篩選人類糖尿病相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)蛋白質(zhì)，結(jié)合藥物開發(fā)數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)掘作用于人類糖尿病相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)蛋白質(zhì)的上市藥物或臨床實(shí)驗(yàn)藥物信息，并利用公用數(shù)據(jù)庫(kù)整合人類糖尿病發(fā)病機(jī)理信息的方法；挖掘了58個(gè)針對(duì)其他疾病的上市藥物或者臨床實(shí)驗(yàn)藥物具有治療人類糖尿病的新用途。
【專利說(shuō)明】一種基于組學(xué)數(shù)據(jù)的藥物再利用方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于藥物再利用的新方法的應(yīng)用，尤其是通過(guò)臨床組學(xué)數(shù)據(jù)挖掘一些上市 藥物和臨床實(shí)驗(yàn)藥物治療人類糖尿病。

【背景技術(shù)】
[0002] 藥物再利用方法，又稱老藥新用，或舊藥新用，在挖掘上市藥物和臨床實(shí)驗(yàn)藥物的 新用途方面有廣泛的應(yīng)用（Ashburn et al.，Nat Rev Drug Discov 2004)。以往的藥物再 利用的成功案例大多是偶然發(fā)現(xiàn)（Sardan et al·，Brief Bioinform 2011)。近年來(lái)，利 用體外樣本，動(dòng)物模型和臨床樣本數(shù)據(jù)的系統(tǒng)化藥物再利用方法取得了許多進(jìn)展，比如比 較不同藥物對(duì)細(xì)胞的基因表達(dá)譜影響（connectivity map, CMap) (Lamb et al·，Science 2006)，網(wǎng)絡(luò)分析（Chindelevitch et al·，Bioinformatics 2012)，計(jì)算生物學(xué)方法預(yù)測(cè) 藥物一蛋白質(zhì)相互作用（Luo H et al, Nucleic acids research 2011)，藥物脫祀效應(yīng) (Yang L et al, PLoS computational biology 2011)和藥物副作用（Yang L et al.， Plos One 2011)，利用全基因組關(guān)聯(lián)研究（Genome wide association study, GWAS)數(shù)據(jù) (Sanseau, P et al, Nature Biotechnology 2012)和發(fā)病機(jī)理信息（Online Mendelian Inheritance in Man databse, 0ΜΙΜ)(Wang, Z. Y. et al. , Nature Biotechnology 2013) 來(lái)挖掘舊藥物的新用途。然而一些常見疾病，比如糖尿病，涉及復(fù)雜的發(fā)病機(jī)理，包括遺傳 因素和環(huán)境因素的共同影響。已有的藥物再利用方法，僅僅根據(jù)體外、動(dòng)物實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)或者臨 床樣本的基因關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，難以全面挖掘有價(jià)值的治療糖尿病的藥物。
[0003] 因此，有必要開發(fā)一種新的藥物再利用方法，考慮到基因和環(huán)境作用的共同影響， 以挖掘已有上市藥物和臨床實(shí)驗(yàn)藥物對(duì)于治療人類糖尿病的新用途。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 針對(duì)上述問(wèn)題，本發(fā)明開發(fā)了一種新的基于組學(xué)數(shù)據(jù)的藥物再利用方法，以及利 用這種新方法挖掘上市藥物或者臨床實(shí)驗(yàn)藥物的治療人類糖尿病的新用途。
[0005] 本發(fā)明技術(shù)方案是這樣的：結(jié)合人類糖尿病相關(guān)臨床樣本的全基因組關(guān)聯(lián)分析 (GWAS)，蛋白質(zhì)組學(xué)（proteomics)和代謝組學(xué)（metabolomics)的數(shù)據(jù)，構(gòu)建糖尿病相關(guān)風(fēng) 險(xiǎn)蛋白質(zhì)列表，篩選其中已知是藥物靶點(diǎn)并且具有對(duì)應(yīng)的藥物開發(fā)項(xiàng)目信息的蛋白質(zhì)，結(jié) 合糖尿病發(fā)病機(jī)理的知識(shí)（pathogenesis),挖掘出具有治療人類糖尿病新用途的上市藥物 或臨床實(shí)驗(yàn)藥物。
[0006] 本發(fā)明結(jié)合了糖尿病蛋白質(zhì)組學(xué)和代謝組學(xué)研究成果，提供了一種新的藥物再利 用方法。利用這種方法發(fā)現(xiàn)的具有治療人類糖尿病效果的藥物，包括已知的治療糖尿病藥 物，和針對(duì)其他疾病的上市藥物和臨床實(shí)驗(yàn)藥物的治療人類糖尿病的新用途。

【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0007] 圖1是本發(fā)明的藥物再利用新方法的流程圖。
[0008] 在圖1中，我們提取17個(gè)GWAS研究，18個(gè)蛋白質(zhì)組學(xué)和19個(gè)代謝組學(xué)的文獻(xiàn)，所 有的這些報(bào)道均使用人類糖尿病臨床樣本，數(shù)據(jù)庫(kù)搜索至2014年6月。115個(gè)基因，56個(gè) 蛋白質(zhì)和227個(gè)代謝物顯著的和糖尿病相關(guān)。HMDB數(shù)據(jù)庫(kù)搜索揭示了 1160個(gè)代謝物一蛋 白質(zhì)對(duì)，對(duì)應(yīng)于840個(gè)蛋白質(zhì)?？偣灿?92個(gè)獨(dú)特蛋白質(zhì)和糖尿病相關(guān)，其中108個(gè)具有藥 物開發(fā)項(xiàng)目信息（TTD數(shù)據(jù)庫(kù)比對(duì))。去除處于科學(xué)實(shí)驗(yàn)和臨床前實(shí)驗(yàn)階段的藥物靶點(diǎn)，得到 35個(gè)蛋白質(zhì)靶點(diǎn)，包括5個(gè)已知的抗糖尿病蛋白質(zhì)靶點(diǎn)(對(duì)應(yīng)27個(gè)藥物)和30個(gè)新的抗糖 尿病靶點(diǎn)(對(duì)應(yīng)167個(gè)藥物)。通過(guò)搜索0M頂和PubMed數(shù)據(jù)庫(kù)，我們得到致病機(jī)理信息，結(jié) 合藥物作用模式信息（TTD數(shù)據(jù)庫(kù))，從而挖掘出其中的12個(gè)蛋白質(zhì)靶點(diǎn)對(duì)應(yīng)58個(gè)藥物具 有治療糖尿病的新用途。
[0009] 圖2是人類糖尿病相關(guān)代謝物一蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖。
[0010] 在圖2中，運(yùn)用Cytoscape工具構(gòu)建了人類糖尿病相關(guān)的代謝物一酶/轉(zhuǎn)運(yùn)蛋白 網(wǎng)絡(luò)圖?？偣矘?gòu)建了 1160個(gè)代謝物一蛋白質(zhì)對(duì)并進(jìn)行可視化處理。三角形代表糖尿病相 關(guān)代謝物，圓形代表代謝酶/轉(zhuǎn)運(yùn)蛋白。這些代謝物和蛋白質(zhì)的對(duì)應(yīng)信息來(lái)源于HMDB數(shù)據(jù) 庫(kù)。
[0011]

【具體實(shí)施方式】 實(shí)施例1 基于組學(xué)數(shù)據(jù)的藥物再利用方法挖掘治療人類糖尿病的藥物 抗糖尿病藥物的研發(fā)面臨研發(fā)周期長(zhǎng)，研發(fā)費(fèi)用高，以及藥物安全性等問(wèn)題。藥物再 利用（drug repositioning)方法重新發(fā)掘老藥和研發(fā)失敗藥物的新用途，具有開發(fā)時(shí)間 短，費(fèi)用低，安全風(fēng)險(xiǎn)少等優(yōu)點(diǎn)。本發(fā)明運(yùn)用臨床樣本的全基因組關(guān)聯(lián)分析（genome wide association study, GWAS),蛋白質(zhì)組學(xué)和代謝組學(xué)數(shù)據(jù)構(gòu)建了 992個(gè)具有潛在治療人類 糖尿病作用的蛋白質(zhì)祀點(diǎn)。通過(guò)與藥物開發(fā)數(shù)據(jù)庫(kù)（Therapeutic target database, TTD) 信息比對(duì)，108個(gè)蛋白質(zhì)有對(duì)應(yīng)的藥物研發(fā)信息(有至少一個(gè)藥物針對(duì)該蛋白靶點(diǎn)發(fā)揮作 用)，其中35個(gè)蛋白質(zhì)有對(duì)應(yīng)的藥物處于臨床研究或者已經(jīng)上市階段，稱為藥用價(jià)值蛋白 (druggabble protein)。35個(gè)中有5個(gè)蛋白是已知的治療糖尿病的藥物祀點(diǎn)。剩余30個(gè) 蛋白質(zhì)的致病機(jī)理信息可以通過(guò)0M頂和Pubmed數(shù)據(jù)庫(kù)獲得，從而挖掘出30個(gè)中12個(gè)蛋 白質(zhì)靶點(diǎn)對(duì)應(yīng)58個(gè)藥物具有治療人類糖尿病的新用途。本發(fā)明展示了一種基于組學(xué)數(shù)據(jù) 挖掘治療人類糖尿病藥物的新方法以及新應(yīng)用。
[0012] 根據(jù)國(guó)際糖尿病聯(lián)合會(huì)的信息,2013年全球糖尿病的發(fā)病人數(shù)接近3億8200萬(wàn)， 相關(guān)的診斷治療費(fèi)用估計(jì)是5480億美元?？固悄虿∷幬镅邪l(fā)中的藥物安全性問(wèn)題是新藥 研發(fā)過(guò)程中的熱點(diǎn)問(wèn)題。比如2010年，歐洲藥品局（European Medicines Agency, EMA) 建議GSK的抗糖尿病藥物Aandia退出市場(chǎng)，因?yàn)橛袌?bào)道發(fā)現(xiàn)其與心力衰竭有關(guān)（Nissen， S.E. et al·，The New England journal of medicine 2007)。羅氏的 PPARgamma 激動(dòng)劑 藥物Aleglitazar也因?yàn)槠湓黾庸琴|(zhì)疏松、心臟病和腸胃出血風(fēng)險(xiǎn)的問(wèn)題而在2013年終止 了三期臨床實(shí)驗(yàn)。近期全球主要制藥公司針對(duì)抗糖尿病藥物的三期臨床及以上研發(fā)主要集 中在腸促胰島素類似物、DPP4抑制劑和胰島素類似物（71%)。然而有報(bào)道稱腸促胰島素 會(huì)增加胰腺炎和癌癥風(fēng)險(xiǎn)，F(xiàn)DA和EMA正基于此進(jìn)行調(diào)查（Egan, A. G.，et al.，The New England journal of medicine 2014)。因此有必要開發(fā)新的治療人類糖尿病的藥物。
[0013] 傳統(tǒng)的藥物研發(fā)過(guò)程時(shí)間長(zhǎng)（10-17年)，成功率低（小于10%)并且面臨高的藥物 安全性風(fēng)險(xiǎn)。藥物再利用的方法利用老藥或臨床失敗藥物來(lái)挖掘新的用途（比如治療其他 疾病)。與傳統(tǒng)的藥物研發(fā)過(guò)程相比，藥物再利用方法顯著減少了研發(fā)時(shí)間（3-12年)，減少 研發(fā)費(fèi)用并減少安全風(fēng)險(xiǎn)。因?yàn)檫@些再利用的藥物大多已經(jīng)經(jīng)過(guò)一些臨床實(shí)驗(yàn)，有豐富的 藥物毒理/毒性數(shù)據(jù)。目前有不同的途徑來(lái)進(jìn)行藥物再利用，比如基于疾病的途徑，運(yùn)用 疾病相關(guān)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)（比如組學(xué)數(shù)據(jù)）或藥物作用知識(shí)（比如藥物副作用）。以往挖掘組學(xué)數(shù) 據(jù)的方法包括表達(dá)譜比較（connectivity map，CMap) (Lamb et al，Science 2006)和 網(wǎng)絡(luò)分析（Chindelevitch et al，Bioinformatics 2012)。 計(jì)算生物學(xué)的方法也用來(lái) 預(yù)測(cè)藥物一蛋白相互作用（Luo H et al，Nucleic acids research 2011)，以及藥物脫 革巴效應(yīng) Yang L et al，PLoS computational biology 2011)和藥物副作用（Yang L et al·，Plos One 2011)。也有基于基因組學(xué)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)（GWAS) (Sanseau，P et al，Nature Biotechnology 2012)和發(fā)病機(jī)理（OMIM) (Wang，Z.Y. et al·，Nature Biotechnology 2013)的藥物再利用。制藥工業(yè)利用藥物再利用方法有許多成功的例子。在美國(guó)，2007到 2009年，30%的新上市藥物是老藥新用或老藥的新配方應(yīng)用。
[0014] 隨著基因組學(xué)，蛋白質(zhì)組學(xué)和代謝組學(xué)的技術(shù)進(jìn)步，海量的臨床生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)可 以被用來(lái)挖掘進(jìn)行藥物再利用。蛋白質(zhì)組學(xué)檢測(cè)細(xì)胞，組織或體液的蛋白質(zhì)，已經(jīng)被廣泛應(yīng) 用于藥物研發(fā)的各個(gè)環(huán)節(jié)，比如藥靶選擇，靶點(diǎn)驗(yàn)證，先導(dǎo)化合物選擇和優(yōu)化，以及臨床前 實(shí)驗(yàn)等等（Schirle，M.，et al.，Chemistry & biology 2012)。代謝組學(xué)在轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)，疾 病標(biāo)記物研究，臨床前實(shí)驗(yàn)等方法發(fā)揮了重要作用（Robertson，D.G. et al.，Clinical pharmacology and therapeutics 2013)。代謝物的紊亂可能反應(yīng)了病理過(guò)程中代謝酶和 轉(zhuǎn)運(yùn)蛋白的異常。因?yàn)榈鞍踪|(zhì)是最常見的藥物靶點(diǎn)，有迫切的需要利用蛋白質(zhì)組學(xué)和代謝 組學(xué)的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行藥物再利用，然而目前為止還沒(méi)有相關(guān)的報(bào)道。本發(fā)明的目的是開發(fā)一 種藥物再利用的新方法，系統(tǒng)地綜合臨床基因組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)和代謝組學(xué)的數(shù)據(jù)來(lái)挖掘 新的治療人類糖尿病的藥物。
[0015] 1實(shí)驗(yàn)方法 1. 1文獻(xiàn)搜索與數(shù)據(jù)提取 通過(guò)搜索Pubmed數(shù)據(jù)庫(kù)，我們搜索以下關(guān)鍵詞"diabetes and GWAS"，"diabetes and proteomics"， "diabetes and protein"， "diabetes and metabolomics"， "diabetes and metabolites".我們根據(jù)以下標(biāo)準(zhǔn)來(lái)進(jìn)一步選擇文獻(xiàn)：1)所有樣本必須是人類樣 本，比如 serum，plasma 或 tissue; 2)疾病表型必須是 "Type 1 diabetes" 或"insulin dependent diabetes mellitus"，"Type 2 diabetes"，"Gestational diabetes"， "impaired glucose tolerance"， "impaired fasting glycemia" 或 "insulin resistance"· 對(duì)于GWAS研究，提取的數(shù)據(jù)包括 1) gene names associate to diabetes; 2) SNPs names; 3) ethnicity; 4) phenotypes (diabetes type) ·對(duì)于蛋白質(zhì)組學(xué)研究，提取的 數(shù)據(jù)包括：1) protein names, 2) alter direction, 3) method used for measuring protein level，4) sample types，5) phenotypes.對(duì)于代謝組學(xué)研究，提取的數(shù)據(jù)包 括 1) metabolites names, 2) alter direction, 3) sample types, 4) ethnicity, 5) method used for metabolites measurement 和 6) phenotypes。
[0016] 1.2挖掘糖尿病相關(guān)代謝物的相關(guān)蛋白 在體內(nèi)，酶和轉(zhuǎn)運(yùn)蛋白是兩類直接負(fù)責(zé)人類代謝物循環(huán)的蛋白質(zhì)。通過(guò)搜索人類代謝 物數(shù)據(jù)庫(kù)（Human Metabolome Database, HMDB, http://www.hmdb.ca)，我們獲取了和糖尿 病相關(guān)代謝物對(duì)應(yīng)的酶和轉(zhuǎn)運(yùn)蛋白的信息。
[0017] 1. 3構(gòu)建糖尿病相關(guān)代謝物一蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò) 運(yùn)用 Cytoscape 軟件（www. cytoscape. org) (Shannon, P. et al. , Genome research 2003)，構(gòu)建了代謝物一蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖，以可視化處理呈現(xiàn)人類糖尿病風(fēng)險(xiǎn)蛋白質(zhì)同其對(duì) 應(yīng)的酶和轉(zhuǎn)運(yùn)蛋白的關(guān)系。
[0018] 1.4對(duì)應(yīng)糖尿病風(fēng)險(xiǎn)蛋白質(zhì)到藥物開發(fā)信息 綜合基因組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)研究發(fā)現(xiàn)的糖尿病風(fēng)險(xiǎn)蛋白和基因，以及代謝組學(xué)研究發(fā) 現(xiàn)的糖尿病風(fēng)險(xiǎn)代謝物對(duì)應(yīng)的蛋白質(zhì)，我們得到一組人類糖尿病風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的蛋白質(zhì)。藥物 開發(fā)信息數(shù)據(jù)庫(kù)（TTD version 4. 3. 02)包括236個(gè)蛋白質(zhì)靶點(diǎn)信息，以及20667個(gè)處于上 市、臨床實(shí)驗(yàn)或科學(xué)實(shí)驗(yàn)階段的藥物信息。我們利用TTD數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)檢測(cè)人類糖尿病風(fēng)險(xiǎn)蛋 白是否有對(duì)應(yīng)的藥物開發(fā)項(xiàng)目（Wang, Z.Y. et al, Nature biotechnology 2013)。我們 選擇糖尿病風(fēng)險(xiǎn)蛋白和藥物開發(fā)項(xiàng)目來(lái)搜集以下信息：1) drug target name, 2) current disease indication, 3) drug name, 4) drug development stage 和 5) drug action mode.為了聚焦那些最有治療糖尿病潛力的藥物，我們?nèi)コ四切┨幱诳茖W(xué)實(shí)驗(yàn)階段或者 臨床前研究階段的藥物，而只選擇那些處于臨床研究或已經(jīng)上市的藥物來(lái)做進(jìn)一步的挖 掘。
[0019] 1. 5運(yùn)用發(fā)病機(jī)理信息來(lái)挖掘治療人類糖尿病藥物 大多數(shù)的小分子藥物是抑制劑或者激動(dòng)劑，因此藥物靶點(diǎn)蛋白的致病機(jī)理信息對(duì)于 預(yù)測(cè)藥物的治療效果或副作用尤其重要（Wang, Z.Y. et al, Nature biotechnology 2013)。 我們利用(1/1頂數(shù)據(jù)庫(kù)（111^卩://\￥?^.〇111；[111.0找）和？1^16(1文獻(xiàn)搜索來(lái)搜集人類 糖尿病相關(guān)蛋白質(zhì)靶點(diǎn)的致病機(jī)理信息。具體說(shuō)，我們搜集在人類或哺乳動(dòng)物模型中的獲 得功能型（gain of function, G0F)和失去功能型（loss of function, L0F)作用信息， 來(lái)幫助最終選擇治療人類糖尿病的祀點(diǎn)蛋白質(zhì)（Jones, P. M. et al.，Diabetes 2004; Schafer, J et al. , The Journal of pharmacology and experimental therapeutics 2010; Fujimoto, M. et al. , Diabetes 2005; Persaud, S. J. et al. , Diabetes 2007; Litherland，S. A. et al, The Journal of clinical investigation 2009; Lam, C. K. et al. , The Journal of biological chemistry 2010 ； Paulmann，N. et al. , PLoS biology 2009; Keung, W et al. , Diabetes 2013; Ueno, N. et al. , Diabetologia 2002; Hulme，M. A. et al.，Diabetes 2012)(表 1)。通過(guò)這種方法，我們排除了那些 有明顯證據(jù)顯示會(huì)加重糖尿病表型的靶點(diǎn)。比如說(shuō)，如果藥物D激活靶點(diǎn)T，G0F靶點(diǎn)T已 經(jīng)會(huì)增加糖尿病風(fēng)險(xiǎn)，因此藥物D更有可能導(dǎo)致糖尿病副作用而不是治療糖尿病。
[0020] 2.結(jié)果 2.1組學(xué)數(shù)據(jù)挖掘糖尿病相關(guān)基因，蛋白質(zhì)和代謝物 通過(guò)PubMed文獻(xiàn)搜索，我們選擇16篇GWAS，17個(gè)蛋白質(zhì)組學(xué)和18篇代謝組學(xué)的研究 人類糖尿病的文章[圖1]。它們對(duì)應(yīng)于115個(gè)糖尿病風(fēng)險(xiǎn)基因，56個(gè)糖尿病相關(guān)蛋白和227 個(gè)糖尿病相關(guān)代謝物[圖1]?；谝酝膱?bào)道，所選擇的基因、蛋白質(zhì)或代謝物具有統(tǒng)計(jì)上 顯著的和糖尿病的關(guān)聯(lián)。
[0021] 2. 2可視化糖尿病相關(guān)代謝物一蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖 基于HMDB數(shù)據(jù)庫(kù)分析，代謝組學(xué)研究揭示的227個(gè)人類糖尿病相關(guān)代謝物對(duì)應(yīng)于840 個(gè)酶和轉(zhuǎn)運(yùn)蛋白（1660個(gè)代謝物一蛋白質(zhì)對(duì))。Cytoscape軟件構(gòu)建了代謝物一蛋白質(zhì)網(wǎng) 絡(luò)圖[圖2]，展現(xiàn)了糖尿病相關(guān)的高度關(guān)聯(lián)的代謝通路。
[0022] 2. 3糖尿病風(fēng)險(xiǎn)蛋白質(zhì)對(duì)應(yīng)的藥物開放項(xiàng)目信息 綜合840個(gè)人類糖尿病相關(guān)代謝物，115個(gè)糖尿病風(fēng)險(xiǎn)基因和56個(gè)糖尿病相關(guān)蛋白質(zhì)， 我們挖掘了 992個(gè)蛋白質(zhì)和人類糖尿病有關(guān)聯(lián)，提取了蛋白質(zhì)的Uniprot ID。TTD數(shù)據(jù)庫(kù) 搜索發(fā)現(xiàn)，992個(gè)中108個(gè)蛋白質(zhì)有至少一個(gè)藥物開發(fā)項(xiàng)目信息。為了挖掘最有前景的候選 蛋白，我們?nèi)コ四切﹥H處于科學(xué)研究階段和臨床前研究階段的藥物，因?yàn)樗鼈冎皇腔?體外細(xì)胞實(shí)驗(yàn)或動(dòng)物模型的研究，而缺乏和人類相關(guān)的數(shù)據(jù)，尤其是毒理學(xué)研究。這樣我們 選擇了 35個(gè)具有抗糖尿病藥物開發(fā)前途的蛋白質(zhì)靶點(diǎn)進(jìn)入下一步的分析[圖1]。
[0023] 2. 4新的藥物再利用方法揭示了 5個(gè)已知和30個(gè)新的抗糖尿病藥物靶點(diǎn) 35 個(gè)蛋白中的 5 個(gè)（14. 3%) (Alpha_2A adrenergic receptor, insulin, lysophosphatidic acid transferase, glucokinase 和 PPAR gamma)蛋白質(zhì)是已知的抗 糖尿病藥物靶點(diǎn)，對(duì)應(yīng)于22個(gè)已上市的藥物或臨床實(shí)驗(yàn)藥物。說(shuō)明本發(fā)明開發(fā)的藥物再利 用新方法可以有效的揭示已知和未知的抗人類糖尿病藥物。除此之外，30個(gè)蛋白質(zhì)目前是 治療其他疾病的藥物靶點(diǎn)，對(duì)應(yīng)于167個(gè)已上市或正處于臨床實(shí)驗(yàn)的藥物。
[0024] 2. 5運(yùn)用致病機(jī)理信息挖掘出58個(gè)藥物針對(duì)12個(gè)蛋白質(zhì)靶點(diǎn)具有治療人類糖尿 病的新用途 由于組學(xué)數(shù)據(jù)僅僅提示了蛋白質(zhì)同糖尿病的相關(guān)性，并沒(méi)有揭示因果關(guān)系。那些起 到抑制劑或者激活劑作用的藥物通過(guò)調(diào)節(jié)蛋白質(zhì)靶點(diǎn)的獲得功能型（G0F)或失去功能型 (L0F)來(lái)工作，如果不知道蛋白質(zhì)靶點(diǎn)的致病機(jī)理的話，就無(wú)法預(yù)測(cè)藥物對(duì)于治療人類糖尿 病的效果（Wang, Z.Y. et al, Nature biotechnology 2013)。本發(fā)明通過(guò) 0ΜΙΜ數(shù)據(jù)庫(kù)和 文獻(xiàn)搜索相關(guān)的人類和動(dòng)物研究數(shù)據(jù)來(lái)挖掘這30個(gè)糖尿病相關(guān)蛋白靶點(diǎn)的G0F和L0F的 致病機(jī)理。其中3個(gè)靶點(diǎn)（⑶la, 5HT 2B，DH0D)對(duì)應(yīng)11個(gè)藥物開發(fā)項(xiàng)目信息，沒(méi)有導(dǎo)致 糖尿病的致病機(jī)理信息，因而被排除。6個(gè)靶點(diǎn)對(duì)應(yīng)14個(gè)藥物開發(fā)信息是針對(duì)糖尿病并發(fā) 癥而不是糖尿病本身，因而被排除。通過(guò)TTD數(shù)據(jù)庫(kù)得到藥物的作用模式信息（比如激活或 抑制)，我們發(fā)現(xiàn)14個(gè)蛋白質(zhì)靶點(diǎn)對(duì)應(yīng)于102個(gè)藥物開發(fā)項(xiàng)目會(huì)加重糖尿病表型而不是治 療，因而被排除。
[0025] 最終，本發(fā)明挖掘了 12個(gè)蛋白質(zhì)靶點(diǎn)對(duì)應(yīng)于58個(gè)藥物，具有充分的致病機(jī)理信 息來(lái)支持它們治療人類糖尿病的新用途(表1)。其中，一個(gè)蛋白質(zhì)靶點(diǎn)MTNR1B已經(jīng)被再利 用來(lái)治療糖尿病（Bonnefond, A. et al, Nature genetics 2012; Sanseau, P. et al, Nature biotechnology 2013)。另外，有一個(gè)藥物（Yohimbine)針對(duì)另一個(gè)蛋白質(zhì)革巴點(diǎn) (Alpha_2A adrenergic receptor)正處于二期臨床實(shí)驗(yàn)用來(lái)治療糖尿病（clinicaltrial. org identifier: NCT01593215)。
[0026] 3.討論 通過(guò)組學(xué)數(shù)據(jù)挖掘，本發(fā)明開發(fā)了 58個(gè)藥物具有治療人類糖尿病的新用途。其中24個(gè) 藥物是 Prostaglandin G/H synthase 2 (C0X2)蛋白的抑制劑。Arachidonate 被發(fā)現(xiàn)在 二型糖尿病和妊娠糖尿病人血清樣本中顯著升高（Bao, Y. et al·，Journal of proteome research 2009; Prentice，K.J. et al·，Cell metabolism 2014)。C0X2 蛋白負(fù)責(zé)轉(zhuǎn)化 Arachidonate 成 prostaglandin H2。而 C0X2 的 LOF 可以增加膜島素分泌，C0X2 的 GOF 可 以誘導(dǎo)一型糖尿病的發(fā)生（Persaud，S.J·，et al·，Diabetes 2007; Litherland，S. A et al·，The Journal of clinical investigation 1999)?這些證據(jù)表明 C0X2 是一個(gè) 治療一型糖尿病的靶點(diǎn)蛋白，而C0X2抑制劑可以通過(guò)阻止單核細(xì)胞中PGs形成，并阻止 antigen-presenting cells功能異常(導(dǎo)致一型糖尿病)，從而治療一型糖尿病。這24個(gè)藥 物的原始用途主要是用來(lái)治療疼痛、類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎和骨性關(guān)節(jié)炎。
[0027] 本發(fā)明綜合了糖尿病病理相關(guān)的基因，蛋白質(zhì)和代謝物的信息。并且構(gòu)建了糖尿 病相關(guān)代謝物的蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)，展現(xiàn)了糖尿病所引起的蛋白來(lái)影響代謝物水平的異?？赡苁?源于代謝酶和轉(zhuǎn)運(yùn)蛋白的異常。因?yàn)樘悄虿∈且环N代謝疾病，遺傳因素和環(huán)境因素共同影 響了該病的發(fā)生，解析基因組，蛋白質(zhì)組和代謝組的信息可以幫助我們更好的系統(tǒng)認(rèn)識(shí)糖 尿病的病理機(jī)制。
[0028] 基于GWAS研究的藥物再利用對(duì)于遺傳疾病特別適用。然而對(duì)于大多數(shù)復(fù)雜疾病， 比如糖尿病和心血管疾病，還有許多環(huán)境因素的影響，使得單純使用GWAS數(shù)據(jù)不是個(gè)完美 的藥物再利用方法。蛋白質(zhì)在細(xì)胞內(nèi)是一個(gè)功能單位，大多數(shù)小分子藥物的靶點(diǎn)就是蛋白 質(zhì)。有些蛋白質(zhì)本身就可以用來(lái)治療疾病，比如說(shuō)胰島素和GLP - 1用來(lái)治療糖尿病。代 謝物的變化代表了代謝酶和轉(zhuǎn)運(yùn)蛋白的異常，一個(gè)典型的成功的抗糖尿病藥物metformin 的藥物靶點(diǎn)正是代謝酶(ACC2)。本發(fā)明加入了蛋白質(zhì)和代謝物信息的新信息，因此更加適 合針對(duì)糖尿病或其他復(fù)雜疾病的藥物再利用。
[0029] 總之，本發(fā)明開發(fā)了一種整合基因、蛋白質(zhì)和代謝物信息的藥物再利用新方法，并 挖掘了 58個(gè)藥物具有治療人類糖尿病的新用途。
[0030] Reference list: 1. Ashburn TT1， Thor KB. (2004) Drug repositioning: identifying and developing new uses for existing drugs. Nat Rev Drug Discov. 3:673-683. 2. Bao，Y.，Zhao，T.，Wang，X.，Qiu，Y.，Su，M.，Jia，W. and Jia，W. (2009) Metabonomic variations in the drug-treated type 2 diabetes mellitus patients and healthy volunteers. Journal of proteome research, 8， 1623-1630. 3. Bonnefond，A. , Clement, N. , Fawcett, K. , Yengo，L. , Vaillant, E., Guillaume, J. L. , Dechaume，A. , Payne, F. , Roussel, R. , Czernichow, S. et al. (2012) Rare MTNR1B variants impairing melatonin receptor IB function contribute to type 2 diabetes. Nature genetics, 44， 297-301. 4. Causal reasoning on biological networks: interpreting transcriptional changes. Bioinformatics, 28，1114-1121. 5. Egan, A. G. , Blind, E. , Dunder，K. , de Graeff，P. A. , Hummer, B. T., Bourcier， T. and Rosebraugh， C. (2014) Pancreatic safety of incretin-based drugs-FDA and EMA assessment. The New England journal of medicine, 370， 794-797. 6. Fujimoto，M. , Shimizu, N. , Kunii，K. , Martyn, J. A. , Ueki，K. and Kaneki， M. (2005) A role for iNOS in fasting hyperglycemia and impaired insulin signaling in the liver of obese diabetic mice. Diabetes, 54， 1340-1348. 7. Hulme, M. A. , Wasserfall, C. H. , Atkinson, M. A. and Brusko, T. M. (2012) Central role for interleukin-2 in type 1 diabetes. Diabetes, 61， 14-22. 8. Jones, P. M., Burns, C. J. , Belin，V. D., Roderigo-Milne，Η. M. and Persaud， S. J. (2004) The role of cytosolic phospholipase A(2) in insulin secretion. Diabetes， 53 Suppl 1， S172-178. 9. Keung， W. , Ussher， J. R. , Jaswal, J. S. , Raubenheimer， M. , Lam, V. H. , Wagg, C. S. and Lopaschuk，G. D. (2013) Inhibition of carnitine palmitoyltransferase-1 activity alleviates insulin resistance in diet-induced obese mice. Diabetes, 62，711-720. 10. Sardana Dl, Zhu C, Zhang M, Gudivada RC, Yang L, Jegga AG. (2011) Drug repositioning for orphan diseases. Brief Bioinform. 12:346-356. 11. Sanseau，P. , Agarwal, P. , Barnes, M. R. , Pastinen，T. , Richards, J. B., Cardon，L. R. and Mooser, V. (2012) Use of genome-wide association studies for drug repositioning. Nature biotechnology, 30， 317-320. 12. Sanseau，P. , Agarwal, P. , Barnes, M. R. , Pastinen，T. , Richards, J. B., Cardon，L. R. and Mooser，V. (2013) Reply to Rational drug repositioning by medical genetics. Nature biotechnology, 31， 1082. 13. Schirle，M.，Bantscheff，M. and Kuster，B. (2012) Mass spectrometry-based proteomics in preclinical drug discovery. Chemistry & biology，19，72-84. 14. Schafer, J. , Legare，D. J. and Lautt，W. W. (2010) Acetylcholinesterase antagonist potentiated insulin action in fed but not fasted state. The Journal of pharmacology and experimental therapeutics, 333， 621-628. 15. Shannon, P. , Markiel，A. , Ozier, 0. , Baliga，N. S. , Wang, J. T. , Ramage， D. , Amin, N. , Schwikowski, B. and Ideker，T. (2003) Cytoscape: a software environment for integrated models of biomolecular interaction networks. Genome research， 13， 2498-2504. 16. Lam, C. K., Chari, M., Su，B. B., Cheung, G. W., Kokorovic, A., Yang, C. S., Wang, P. Y. , Lai, T. Y. and Lam, T. K. (2010) Activation of N-methyl-D-aspartate (NMDA) receptors in the dorsal vagal complex lowers glucose production. The Journal of biological chemistry, 285， 21913-21921. 17. Lamb, J. , Crawford, E. D. , Peck, D. , Modell, J. W. , Blat, I. C. , Wrobel, M. J. , Lerner，J. , Brunet, J. P. , Subramanian，A. , Ross, K. N. et al. (2006) The Connectivity Map: using gene-expression signatures to connect small molecules, genes, and disease. Science, 313，1929-1935. 18. Luo, H., Chen, J., Shi, L" Mikailov, M. , Zhu, H., Wang, K. , He, L and Yang, L (2011) DRAR-CPI: a server for identifying drug repositioning potential and adverse drug reactions via the chemical-protein interactome. Nucleic acids research, 39, W492-498. 19. Litherland，S. A. , Xie，X. T. , Hutson, A. D. , Wasserfall，C. , Whittaker, D. S.，She，J. X.，Hofig，A.，Dennis，M. A.，F(xiàn)uller，K.，Cook，R. et al. (1999) Aberrant prostaglandin synthase 2 expression defines an antigen-presenting cell defect for insulin-dependent diabetes mellitus. The Journal of clinical investigation, 104， 515-523. 20. Nissen，S. E. and Wolski, K. (2007) Effect of rosiglitazone on the risk of myocardial infarction and death from cardiovascular causes. The New England journal of medicine, 356， 2457-2471. 21. Paulmann， N. , Grohmann，M. , Voigt, J. P. , Bert, B. , Vowinckel, J. ，Bader，M.，Skelin，M.，Jevsek，M.，F(xiàn)ink，H.，Rupnik，M. et al. (2009) Intracellular serotonin modulates insulin secretion from pancreatic beta-cells by protein serotonylation. PLoS biology, 7， el000229. 22. Prentice, K. J. , Luu，L，Allister，E. M. , Liu, Y. , Jun，L. S. , Sloop, K. W. , Hardy, A. B., Wei, L., Jia, W., Fantus, I. G. et al. (2014) The furan fatty acid metabolite CMPF is elevated in diabetes and induces beta cell dysfunction. Cell metabolism, 19， 653-666. 23. Persaud，S. J. , Muller, D. , Belin，V. D., Kitsou-Mylona，I., Asare-Anane， H. , Papadimitriou，A. , Burns, C. J. , Huang, G. C. , Amiel，S. A. and Jones, P. M. (2007) The role of arachidonic acid and its metabolites in insulin secretion from human islets of langerhans. Diabetes, 56， 197-203. 24. Robertson, D. G. and Frevert, U. (2013) Metabolomics in drug discovery and development. Clinical pharmacology and therapeutics, 94， 559-561. 25. Ueno，N. , Inui，A. , Asakawa, A. , Takao，F(xiàn). , Komatsu, Y. , Kotani， K. , Nishimura，R. and Kasuga，M. (2002) Mosapride，a 5HT-4 receptor agonist, improves insulin sensitivity and glycaemic control in patients with Type II diabetes mellitus. Diabetologia， 45， 792-797. 26. Wang, Z. Y. and Zhang, Η. Y. (2013) Rational drug repositioning by medical genetics. Nature biotechnology, 31， 1080-1082. 27. Yang, L，Wang, K. , Chen, J. , Jegga, A. G. , Luo, H. , Shi, L，Wan, C., Guo, X·，Qin，S. , He, G. et al. (2011) Exploring off-targets and off-systems for adverse drug reactions via chemical-protein interactome-clozapine-induced agranulocytosis as a case study. PLoS computational biology, 7， el002016. 28. Yang, L and Agarwal, P. (2011) Systematic drug repositioning based on clinical side-effects. PloS one, 6， e28025〇
【權(quán)利要求】
1. 一種藥物再利用的方法，其特征是：結(jié)合臨床分析的全基因組關(guān)聯(lián)、蛋白質(zhì)組學(xué)和 代謝組學(xué)數(shù)據(jù)，篩選出人類糖尿病相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)蛋白質(zhì)，利用藥物開發(fā)數(shù)據(jù)庫(kù)，糖尿病發(fā)病機(jī)制 和藥物作用模式，挖掘出具有治療人類糖尿病效果的藥物。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征是通過(guò)分析全基因組關(guān)聯(lián)分析數(shù)據(jù)，挖掘人類 糖尿病風(fēng)險(xiǎn)基因和蛋白質(zhì)。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征是通過(guò)蛋白質(zhì)組學(xué)分析數(shù)據(jù)，挖掘人類糖尿病 相關(guān)蛋白質(zhì)。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征是通過(guò)代謝組學(xué)分析數(shù)據(jù)，挖掘人類糖尿病相 關(guān)代謝物，并根據(jù)人類代謝物數(shù)據(jù)庫(kù)（the Human Metabolome Database, HMDB)尋找這些 代謝物的相關(guān)蛋白質(zhì)，構(gòu)建人類糖尿病相關(guān)代謝物一蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征是利用藥物開發(fā)數(shù)據(jù)庫(kù)（Therapeutic Target Database, TTD),篩選出已經(jīng)上市或者處于臨床實(shí)驗(yàn)階段的藥物，其藥物祀點(diǎn)是針對(duì)具有 人類糖尿病相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)的蛋白質(zhì)。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征是利用0MIM和PubMED數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)掘糖尿病發(fā) 病機(jī)理，比如獲得功能型（gain of function, G0F),或失去功能型（loss of function, LOF)。
7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征是利用TTD數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)掘藥物作用模式，比如抑制 作用，或激活作用。
8. -種治療人類糖尿病的方法，其特征是利用以下表格所列一個(gè)或多個(gè)藥物治療人類 糖尿病， 表1 :

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【文檔編號(hào)】G06F19/10GK104217133SQ201410421497
【公開日】2014年12月17日 申請(qǐng)日期:2014年8月26日 優(yōu)先權(quán)日:2014年8月26日
【發(fā)明者】張明, 奚正蕊 申請(qǐng)人:奚正蕊, 張明