基于药物基因组学的个性化用药探究及相关平台的构建

发布时间：2021-02-25 16:01

　　随着测序技术的进步,药物基因组学在探究个性化用药中扮演着越来越重要的角色。围绕药物基因组学,我们需要思考如何减少药物副作用并最大限度地增加疾病治愈效果。单核苷酸多态性（SNPs）影响个体用药效果。通过利用gnomAD中的全基因组测序数据,我们评估了严重药物不良反应在不同种族/民族的遗传倾向。从5个流行的数据库以及Wang的论文中,我们一共收集了5588个点突变-药物对,涉及356个基因中的2950个变异体,以及383个药物。其中,有575对与严重不良事件有关,包含79个基因中的372个变异体,以及103个药物。在这些与严重不良药物反应相关的SNPs中,大约90%的SNPs其最小等位基因频率（MAF）在每个人种中均小于1‰。严重药物不良反应的遗传因素因种族而异,因个体而异,这充分说明了个性化用药的重要性。组合用药能够提高疾病的治疗效果,并可以减少用药剂量。当前,药理学的一个广泛研究的问题是如何预测有效的药物组合,以提高临床实践效果。为达到预测药物组合效果的目的,我们使用药物属性特征以及生物分子网络构造了预测模型。测试集的AUC值达0.84,优于先前的预测方法,并具有良好的鲁棒性以及广泛的... 

【文章来源】：华东师范大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：82 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-1个性化医疗的基本框架

发现仅重叠 30 个蛋白（图1-2）。关于这种小部分重叠有如下几个原因：a.尽管大量的病人参与这些研究，但被用于挑选驱动基因的统计方法可能存在偏差，以至于一个基因可能因达不到阈值而被漏掉；b.许多驱动基因都是新发现的癌症相关的基因，但几乎没有生物学的系统性研究。因此，时间会告诉我们这些驱动基因是否为有用的药物靶点。图 1-2 癌症药物靶点与癌症驱动基因的重叠（Rita Santos, Oleg Ursu,Anna Gaulton et al, 2017[25]）许多数据库现在试图收集和组织已有或潜在的药物靶点信息，包括其化学结构以及多样性信息。其目的是创建包含相关信息的物质“库”，包括新靶点可能的配体信息（例如酶或受体）。更重要的是，需要理解分子识别的系统误差。分子靶向

合理的癌症药物治疗流程：从系统生物学到临床整合


本文编号：3051210