一、研究背景：为什么需要多组学整合？

现代生物医学研究中，单一组学数据虽然提供了宝贵信息，但常常无法全面描绘复杂的生物系统及其运行规律。多组学整合（Multi-Omics Integration）正是在这一背景下应运而生，并在癌症、神经系统疾病、免疫相关疾病等领域，显示出改变研究模式的潜力，为疾病机制解析、药物发现以及疗效预测带来了前所未有的机会。

二、多组学整合的方法

根据数据的类型、质量和可用性，以及生物学问题和假设，整合多组学数据用于药物发现的方法和策略各不相同。

图1. 整合不同组学数据用于药物研发。

下面是几类主流的数据整合策略，每种方法各有特点，适用于不同类型的研究问题：

概念整合 (Conceptual Integration)

利用现有数据库和知识库 (如基因本体GO、通路数据库)，将不同组学数据按共享概念或实体进行关联。

应用示例：STATegra和OmicsON，可检测不同组学数据之间的重叠特征，辅助生成研究假设。

统计整合 (Statistical Integration)

通过相关性分析、回归建模、聚类或分类，将不同组学数据中的模式和趋势提取出来。

应用示例：识别基因与蛋白质在不同条件下的共表达关系，为药物响应预测提供依据。

模型化整合 (Model-Based Integration)

利用网络模型或药物动力学/药效学模型 (PK/PD) 模拟生物系统行为。

优势：可理解系统动态调控机制，但需要对参数和系统结构有较多先验知识。

网络与通路整合 (Networks & Pathways Integration)

构建蛋白-蛋白相互作用网络 (PPI) 或代谢通路，将多组学数据在不同层级进行整合。

优势：可同时处理多种组学数据，揭示分子间复杂的交互网络。

三、多组学分析的核心目标

多组学的主要应用之一是识别和验证各种疾病的新药物靶点。药物靶点可以是参与疾病发生或发展的蛋白质、基因、代谢物或表观遗传标记。

图2. 整合不同组学数据用于药物研发的目的。

多组学可通过以下方式帮助发现和验证药物靶点：

新药靶点和生物标志物发现

通过整合基因、蛋白、代谢物及表观遗传信息，识别疾病相关关键分子。

构建疾病及药物作用机制网络，优先筛选潜在靶点，并通过实验或计算模型验证其可行性。

药物反应预测与优化

分析个体间药物反应差异，识别影响疗效和毒副作用的遗传、转录、蛋白及代谢因素。

利用机器学习模型 (如随机森林、SVM、神经网络) 预测个体化疗效及安全剂量，推动精准医疗发展。

四、典型应用案例

神经疾病

利用多组学分析自闭症谱系障碍 (ASD) 和帕金森病脑组织，解析风险基因功能，发现潜在治疗靶点。

微生物组研究

整合宿主组织与微生物组数据，揭示微生物如何影响宿主代谢、免疫及行为。

癌症研究

通过肿瘤浸润免疫细胞的多组学数据，开发深度学习模型预测乳腺癌患者的生存率和药物反应。

对脑膜瘤样本进行多组学分析，解析TRAF7和KLF4基因在肿瘤发生中的作用。

五、可用于多组学分析的不同类型的蛋白质组学数据

蛋白质组学是多组学研究中不可或缺的层次。文章重点介绍了几类关键蛋白组学数据：

蛋白质组 (Proteome)：指蛋白质的鉴定、表达水平和修饰。

磷酸化蛋白质组 (Phosphoproteome)：关注蛋白的磷酸化修饰，是细胞信号传导的重要调控层面。

泛素化组 (Ubiquitinome)：研究蛋白泛素化，涉及蛋白降解、细胞周期及DNA修复等核心过程。

糖蛋白组 (Glycoproteome)：分析糖基化修饰，影响癌症进展、免疫识别及药物靶向。

乙酰化组 (Acetylome)：通过分析蛋白乙酰化，揭示代谢、信号和蛋白稳定性调控机制。

这些数据与基因组、转录组及代谢组结合，可提供疾病机制及药物作用的全景式理解。

六、面临的挑战与未来展望

多组学在药物研发中的应用是一个非常令人兴奋且前景广阔的领域，然而在数据复杂性，工具与方法，伦理与隐私，公平共享等方面面临着巨大挑战，需要逐步完善。

七、结语

多组学整合不仅为疾病机制解析提供了新视角，也为新药研发和个性化疗法设计开辟了新的通道。通过解析蛋白组复杂性，科研人员能够更深入理解疾病发生机制并优化治疗策略。尽管在一些方面仍存在挑战，但多组学整合无疑是未来精准医疗和药物发现的重要方向。

原文出自 Proteomes 期刊：https://www.mdpi.com/2527860

 Proteomes 期刊介绍

主编：Jens R. Coorssen, Brock University, Canada; Matthew P. Padula, The University of Technology Sydney, Australia

期刊专注于蛋白质组分析的各个方面，特别关注蛋白质组在蛋白质形式（proteoforms）和典型氨基酸序列的功能生物单元水平上的定量和表征。目前已被Scopus、ESCI (Web of Science)、PubMed等数据库收录。

2024 Impact Factor：3.6

2024 CiteScore：7.2

Time to First Decision：28.2 Days

Acceptance to Publication：4.8 Days