生物信息学方法辅助药物不良反应预测

论文摘要

药物不良反应(ADR)是新药开发和上市过程中存在的重要问题。基于ADR形成分子机制的复杂性,需要开发不同的试验和计算机方法来预测ADRs。其中一种预测ADRs的方法是通过寻找能够和药物小分子相互作用的药物不良反应相关蛋白(ADRRPs)。本文以11种抗HIV药物检测了该方法预测ADRs的准确度和可行性。这11种药物包括HIV蛋白酶抑制剂(PIs),核苷类反转录酶抑制剂(NRTIs),和非核苷类反转录酶抑制剂(NNRTIs)。搜索药物小分子的ADRRPs是采用一种计算机搜索药物靶标的算法――INVDOCK来进行的。将预测出来的ADRs与文献中报道过的实际发生过的ADRs进行比较,发现INVDOCK预测出来的ADRs中,有86%~89%与文献报道一致;同时文献中报道过的这些药物的ADRs有67%～100%能够被INVDOCK预测出来。这些结果表明通过识别药物ADRRPs的生物信息学方法来预测药物可能发生的ADRs是可行的。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1. 前言
• 1.1 药物不良反应
• 1.2 计算方法在药物不良反应研究中的应用
• 1.2.1 ADR 监测管理及分析系统
• 1.2.1.1 计算机ADR 监测系统
• 1.2.1.2 自动记录数据库
• 1.2.1.3 ADR 数据库的因果分析
• 1.2.2 ADR 机理研究及预测
• 1.2.2.1 生物信息数据库辅助ADR 机理研究
• 1.2.2.2 生物信息软件系统辅助ADR 预测
• 1.2.2.3 生物信息学辅助药物不良反应遗传基础研究
• 1.2.3 总结
• 1.3 本论文的思路、目的和意义
• 2. 材料与方法
• 2.1 研究对象的选取
• 2.2 INVDOCK 计算机搜寻靶标的方法
• 2.3 与已知ADRRPs 关联预测药物ADRs
• 3. 结果与分析
• 3.1 INVDOCK 预测出的潜在ADRRPs
• 3.2 基于DART 中现有ADRRPs 信息的预测结果
• 3.3 预测结果评估
• 4. 讨论与总结
• 参考文献
• 致谢
• 附录一：攻读硕士研究生期间发表的文章