博文

HCDT 2.0：高置信度药物靶点数据库

已有 726 次阅读 2025-5-17 10:38 |个人分类:科普|系统分类:科普集锦

HCDT 2.0：高置信度药物靶点数据库

新药开发是一个耗时耗力的过程，往往受到药物作用机制复杂性和耐药性出现的阻碍。将新药推向市场的平均成本估计约为26亿美元，从发现到上市需要十多年的时间。因此，迫切需要找到一种新的药物发现策略。常见的药物相互作用靶点包括基因、通路和RNA，药物能够与这些成分中的每一种相互作用。药物靶点研究对药物开发至关重要，有助于我们了解药物如何与药物发现和疾病治疗的特定靶点相互作用。目前，预测药物-靶点相互作用的主流方法有四种，包括传统的神经网络方法、基于图神经网络的方法、基于知识图嵌入的方法和基于多模态学习的方法。科学家们可以使用这些方法来预测和验证更多的药物靶点，但它们依赖于关于药物靶点的实验验证信息，包括关键基因、通路和RNA等。然而，药物靶点研究仍面临一些挑战。一方面，大多数药物可能只针对少数几个靶点，限制了治疗选择的多样性。另一方面，靶点的复杂性和多样性也增加了药物开发过程中的困难和不确定性。因此，整合药物靶点数据对于识别潜在的药物靶点和制定有效的治疗策略至关重要。尽管存在各种以药物为重点的数据库，如ncDR、Lnc2Cancer和SM2miR，但整合药物-基因、药物-通路和药物-RNA关系的统一平台仍然是当前生物信息学领域的主要空白。

为了填补这一空白，并更全面地了解复杂的药物-靶点相互作用，2022年出现了HCDT 1.0，这是一个专注于高置信度的药物-基因关系的数据库。最近，HCDT 2.0（图1，http://hainmu-biobigdata.com/hcdt2/index.php）整合了HCDT 1.0中的药物-基因相互作用，并扩大了药物-RNA和药物-通路的相互作用范围。当前版本包含1,284,353相互作用：1,224,774个药物-基因对（678564个药物×5692个基因），11,770个药物-RNA图谱（316个药物×6430个RNA），47,809个药物-通路链接（6290个药物×3143个通路），以及16,317个药物-疾病关联。为了提高生物学可解释性，HCDT 2.0进一步整合了通路-基因和RNA-基因调控关系。此外，整合了38,653个阴性DTI，涵盖26989种药物和1575个基因。该综合框架不仅解决了跨尺度数据表示中的关键空白，还为系统药理学应用奠定了坚实的基础，包括药物再利用、不良事件预测和精确肿瘤学策略。总之，HCDT 2.0涵盖了广泛的相互作用，为生物信息学领域的研究人员提供了丰富的资源。

图1 HCDT 2.0数据库内药物-RNA和药物-通路关系中RNA和通路情况

参考文献

[1] Liu X, Feng D, Chen J, Li T, Wang X, Zhang R, Chen J, Cai X, Han H, Yu L, Li X, Li B, Wang L, Li J. HCDT 2.0: A Highly Confident Drug-Target Database for Experimentally Validated Genes, RNAs, and Pathways. Sci Data. 2025 Apr 25;12(1):695. doi: 10.1038/s41597-025-04981-2.

以往推荐如下：

1. 分子生物标志物数据库MarkerDB

2. 细胞标志物数据库CellMarker 2.0

3. 细胞发育轨迹数据库CellTracer

4. 人类细胞互作数据库：CITEdb

5. EMT标记物数据库：EMTome

6. EMT基因数据库：dbEMT

7. EMT基因调控数据库：EMTRegulome

8. RNA与疾病关系数据库：RNADisease v4.0

9. RNA修饰关联的读出、擦除、写入蛋白靶标数据库：RM2Target

10. 非编码RNA与免疫关系数据库：RNA2Immune

11. 值得关注的宝藏数据库：CNCB-NGDC