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ASCH VAPOSCAN經(jīng)皮水分流失測量儀助力預測多巴胺受體D2銀屑病新藥作用靶點

更新時間:2026-01-21 瀏覽次數(shù):164次

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20254月,大分大學的Takashi Sakai研究團隊在《Journal of Dermatological ScienceIF5.408上發(fā)表了題為“Big data-driven target identification by machine learning: DRD2 as a therapeutic target for psoriasis"的研究論文。該研究旨在解決藥物靶點稀缺的問題,開發(fā)了一種基于機器學習(ML)的系統(tǒng),能夠預測疾病相關的靶點分子,并將該系統(tǒng)應用于銀屑病,以探索新的研發(fā)策略。

摘要

背景傳統(tǒng)上新藥研發(fā)依賴于研究人員利用科學知識來假設疾病機制并識別藥物。然而,藥物靶點的枯竭已成為一項重大挑戰(zhàn),導致藥物研發(fā)陷入停滯。

目的為解決藥物靶點稀缺的問題,我們開發(fā)了一種基于機器學習(ML)的系統(tǒng),能夠預測疾病相關靶點。為驗證其效用,我們將該系統(tǒng)應用于銀屑病,旨在識別新的研究策略。

方法利用大型臨床數(shù)據(jù)庫計算所有與目標疾病預防相關藥物的報告比值比(ROR)。通過分析大型化學結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫,發(fā)現(xiàn)與預防性藥物候選物通常相關的蛋白質(zhì),從而識別靶點蛋白。在咪喹莫特(IMQ)誘導的銀屑病小鼠模型中,給予預測的有效候選物進行實驗驗證。

結(jié)果基于機器學習的預測表明,帕金森病藥物可能是銀屑病的潛在預防候選藥物。進一步分析顯示,多巴胺受體D2DRD2)是一個潛在靶點。給予DRD2激動劑可緩解小鼠的銀屑病癥狀,IL-17通路中的mRNA表達下調(diào)以及血清腫瘤壞死因子TNF-α)水平降低均證實了這一點。

結(jié)論本研究證明了新型機器學習系統(tǒng)在識別潛在靶點方面的效用,成功揭示了DRD2在銀屑病中的作用。除銀屑病外,該系統(tǒng)在探索多種疾病的病理機制和發(fā)現(xiàn)藥物靶點方面具有重要潛力。

 

實驗材料儀器

材料

1. 實驗動物10-11周齡雌性BALB/c小鼠

2. 藥物與試劑:咪喹莫特、喹吡羅、TRIzol ReagentSV Total RNA Isolation SystemMGIEasy rRNA Depletion KitMGIEasy RNA Directional Library Prep SetLuminex® Discovery Assay Mouse Premixed Multi-Analyte Kit

3. 數(shù)據(jù)庫FDA不良事件報告系統(tǒng)(FAERS)、ChEMBLMATADORDrugBank、精神藥物篩選計劃KiKEGGBinding DB、靶點數(shù)據(jù)庫、KEGG DRUG數(shù)據(jù)庫

4. 引物:用于qPCR的引物

儀器

ASCH VAPOSCAN經(jīng)皮水分流失測量儀、ND-1000分光光度計TapestationDNBSEQ-G400 FAST Sequencer

實驗過程

1. 機器學習預測疾病靶點分子的方法建立:該方法分為兩部分,一是基于用藥史報告計算報告比值比(ROR),篩選出ROR<1p<0.05的具有疾病預防作用的藥物;二是利用基于藥物化學結(jié)構(gòu)和化學-蛋白質(zhì)相互作用組的相似性搜索算法,預測與預防性藥物相互作用的蛋白質(zhì)作為疾病靶點候選物。

2. 銀屑病預防藥物候選物的臨床大數(shù)據(jù)分析:使用FAERS數(shù)據(jù)庫,提取藥物相關數(shù)據(jù)(主要可疑藥物PS、次要可疑藥物SS),基于KEGG DRUG數(shù)據(jù)庫對藥物名稱進行標準化,計算所有藥物的ROR值,篩選出銀屑病預防候選藥物。

3. 銀屑病預防藥物靶點蛋白的相似性搜索:整合7個數(shù)據(jù)庫的化學-蛋白質(zhì)相互作用數(shù)據(jù),利用KEGG化學功能和亞結(jié)構(gòu)(KCF-S)描述符計算藥物-化合物相似性,定義并計算每個蛋白的預測分數(shù)S(Pi),預測靶點蛋白。

4. 喹吡羅對咪喹莫特(IMQ)誘導的小鼠銀屑病的影響研究:采用IMQ誘導的銀屑病小鼠模型,連續(xù)5天在小鼠剃毛的背部皮膚局部涂抹IMQ,同時腹腔注射DRD2激動劑喹吡羅或拮抗劑利ASCH VAPOSCAN經(jīng)皮水分流失測量儀檢測經(jīng)表皮水分流失值(TEWL)。

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ASCH VAPOSCAN經(jīng)皮水分流失測量儀

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鈣吡羅對異維A酸(IMQ)誘導的銀屑病模型小鼠的影響。對IMQ誘導的銀屑病小鼠腹腔注射鈣吡羅(a),隨后進行臨床和組織學評估(b)。評估指標包括:采用PASI(c)進行臨床評分、表皮厚度(d)、真皮厚度(e)、脾臟與體重比(f)、經(jīng)皮水分流失量(TEWL)(g)以及表皮中CD3陽性細胞計數(shù)(h)。共分析n=5只小鼠。數(shù)據(jù)以均值±標準誤(SEM)表示(c),以散點圖及中位數(shù)值表示(d-h)。統(tǒng)計學顯著性采用Dunnett多重比較檢驗(與IMQ+溶媒組比較)進行評估,結(jié)果標記為*p < 0.05*、*p < 0.01*、**p < 0.05*。001,且* ** *p < 0.0001。圖(b)中的比例尺代表100微米。IMQ,咪喹莫特;PASI,銀屑病面積和嚴重程度指數(shù);TEWL,經(jīng)表皮水分流失。

 

5. RNA測序及數(shù)據(jù)分析:提取小鼠全皮膚總RNA,制備測序文庫并測序,使用Trimmomatic修剪低質(zhì)量堿基和接頭,通過RSEMBowtie 2估算基因原始計數(shù),利用edgeR程序檢測差異表達基因(DEGs),設定p<0.05log2倍變化(log2FC>1.0(上調(diào))或<-1.0(下調(diào))為差異表達基因標準,使用pvclust對所有樣本進行聚類分析。

6. 基因本體論(GO)和通路富集分析:利用DAVID功能注釋工具,對差異表達基因進行生物過程(BP)、分子功能(MF)、細胞組分(CC)的GO術語富集分析和KEGG通路富集分析,通過Fisher精確檢驗評估富集的統(tǒng)計學顯著性。

7. qPCR檢測:提取小鼠全皮膚總RNA,進行逆轉(zhuǎn)錄和cDNA擴增,采用比較Ct法計算相對基因表達水平(以甘油醛-3-磷酸脫氫酶為內(nèi)參基因)。

8. 血清細胞因子水平分析:按照試劑盒說明書,使用Luminex® Discovery Assay Mouse Premixed Multi-Analyte Kit檢測小鼠血清細胞因子水平。

9. 統(tǒng)計分析:小鼠實驗中,組間差異采用非配對雙尾t檢驗或Dunnett多重比較檢驗(與對照組比較)進行分析。

結(jié)論

1. 本研究開發(fā)的基于機器學習的系統(tǒng)可有效識別疾病潛在靶點,將其應用于銀屑病,成功發(fā)現(xiàn)DRD2是銀屑病的潛在有效靶點。

2. 基于臨床大數(shù)據(jù)分析,帕金森病藥物被認為是銀屑病的潛在預防候選藥物,其中多種多巴胺受體激動劑(包括靶向DRD2的藥物)在列。

3. DRD2激動劑喹吡羅可緩解IMQ誘導的小鼠銀屑病癥狀,表現(xiàn)為臨床評分降低、表皮和真皮變薄、脾體比降低、TEWL減少。

4. 喹吡羅可下調(diào)IMQ誘導的銀屑病小鼠皮膚中IL-17信號通路相關基因(如Il12bIl22)的表達,降低血清中TNF-αIL-10的水平。

5. 該機器學習系統(tǒng)不僅適用于銀屑病,還可為多種疾病的病理機制探索和潛在靶點發(fā)現(xiàn)提供新途徑


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