SIMD:基于单细胞和蛋白转录组学的协同集成互惠平台,用于药物重新定位

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 计算生物学 计算生物学
• 基因组学就是基因组学.

背景情况:

• 乳腺癌表现出显著的瘤异质性,使治疗策略复杂化.
• 现有的药物重新定位方法往往忽视了单细胞水平上蛋白质和转录组数据之间的动态相互作用.

研究的目的:

• 在乳腺癌中引入用于药物重新定位 (SIMD) 的协同集成平台.
• 通过考虑分子动力学和瘤异质性,利用单细胞和蛋白质转录组学来识别新型药物候选者.

主要方法:

• 开发了抗相关蛋白质转录组扰动评分 (ACPS) 来测量分子特征之间的负相关性.
• 利用扰动物重新定位得分和单细胞RNA测序 (scRNA-seq) 数据 (PPNE) 来对潜在的候选药物进行排名.
• 通过评估它们对乳腺癌细胞系活力的影响,验证了排名第一的候选药物.

主要成果:

• 该SIMD平台成功地优先考虑了乳腺癌的候选药物.
• 许多排名最高的候选人先前参与了各种癌症的临床试验.
• 实验验证表明,乳腺癌细胞系中大多数优先扰动剂的细胞活力显著降低.
• 在AKT1和PI3K基因中确定过度表达的酸化位,这表明buparlisib在各种乳腺癌亚型中具有潜在的有效性,包括三阴性乳腺癌.

结论:

• SIMD平台为乳腺癌中药物重新定位提供了一种新的方法.
• 这些发现通过向PI3K通路来支持buparlisib在乳腺癌中的潜在治疗作用.
• 这种综合的OMICS战略对推进精确瘤学和个性化医学的前景充满希望.