网络分析方法在疾病和药物研究中的应用(1)
[摘要]大多数复杂疾病并非是由单个致病基因引起的，而是多个基因或其产物功能紊乱所致调控网络失衡的结果。而药物则是通过作用于疾病网络中的多个靶点，对各靶点的作用产生协同效应，从而对疾病的发生、发展进行干预， 最终达到治疗效果。与作用于单个分子或通路的传统方法不同，高通量数据的网络分析方法从疾病和药物相关网络的构建、网络分解及亚网络生物学意义的确认3个层次提供了一个全新的视角，有助于更好地研究疾病病理和药物作用机制，为多组分多靶点的中药药理作用机制的研究提供了新思路。
[关键词]网络分析方法；疾病网络；药物网络；网络分解；药理作用机制
在过去几十年，针对单一靶点的疾病的靶向治疗一直是医学研究的热点，但作用于单个分子靶点的药物在治疗复杂性疾病如肿瘤、糖尿病、感染性疾病时通常很难达到预期效果或毒性较大[1]。虽然人们也提出许多成功的治疗方法来治疗一些复杂疾病如高血压和炎性疾病，但这些治疗方法多是根据经验发展起来的，目前并不是完全清楚为什么某些药物对某些患者是有效的。从系统生物学观点来看， 生命体可看作多种分子相互作用形成的复杂网络。许多复杂疾病的发生、发展都与一系列相互作用的基因或蛋白相关。疾病表型反映地是不同的病理生物学过程在一个复杂网络中的相互作用[2]。而药物则是通过作用于疾病网络中的多个靶点，对各靶点的作用产生协同效应，从而对疾病的发生、发展进行干预， 最终达到治疗效果[3]。尤其是中药复方，其具有多组分、多靶点的作用特点，这种基于网络层面的理解可以提供一个全新的视角，有助于更好地理解疾病机制，为药物发现提供更好的药物靶标，为多组分多靶点中药药理作用机制的研究提供新思路。基于网络的方法能够整合基因组、转录组、蛋白质组及代谢组学等多种数据来源，提取有意义的信息，并结合各种数学模型和算法，用网络图形象地表示相应的数据集，其中节点表示基因、蛋白、小分子、药物、疾病等实体，边则表示节点之间的相互作用关系。近年来， 在网络背景下研究疾病机制和药物作用机制已成为一个热点，涌现出了大量的分析方法。本文在对常见的网络分析方法进行概括的基础上，总结出了疾病和药物相关网络的构建、网络分解及亚网络生物学意义的确认3个步骤，以期为网络分析方法在中药复方药理作用机制研究中的应用提供新的思路和参考。
, http://www.100md.com
1疾病和药物相关网络的构建
用网络分析方法研究疾病和药物作用的第一步是去构建疾病相关网络和药物相关网络。大多数复杂疾病并非是由单个致病基因引起的，而是多个基因或其产物功能紊乱所致调控网络失衡的结果。有研究用来自OMIM数据库的1 284种疾病和1 777个疾病基因，通过疾病表形和基因型之间的关系，分别构建出人类疾病网络(HDN)和疾病基因网络(DGN)[4]，从全局上展示了“diseasome”。基于网络的方法的应用不仅有助于系统地探索特殊疾病的复杂性，识别出致病基因、通路等，还有助于分析不同表形之间的分子关系[2，5]。在复杂疾病网络中，删除单个节点对疾病网络几乎没有影响，需要调节多个蛋白才能干扰疾病的表型[6]。同样地，如果药物作用只影响到网络里的单一节点，该药物将很难去逆转这种疾病表型。因此，复杂疾病的治疗应该瞄准整个疾病网络，而不是只以其中的1个或2个基因为目标[5]。网络药理学强调用网络来表示药物、药物靶点和疾病之间的复杂关系。药物作用于多个靶点，这些靶点都存在于一个复杂网络中，因此，药物的治疗作用和副作用都是通过干扰这个复杂的靶点网络产生的。
, 百拇医药
上述分析可以看出，从网络层面研究疾病发病机制和药物作用机制是很有必要的，那么如何去构建这些网络呢？一种常用的方法是利用文本挖掘的方法，例如，在Cytoscape软件的安捷伦文献搜索插件里输入研究者感兴趣的一组基因，可以从文献中提取这些基因之间的相互作用关系，生成基于文献挖掘的假定的网络。另外，从基因表达谱数据出发， 可以利用数学模型来建立基因调控关系，构建基因调控网络，这种方法也称反向工程(reverse engineering)。最常用的基因调控网络模型包括Boolean网络、贝叶斯网络、连续模型、线性组合模型、加权矩阵模型、互信息关联模型等。有研究开发了一种基于距离的交互信息模型(DMIM)，运用该模型从中药方剂里提取药物之间的关系，然后从3 865个中药方剂中构建了相应的中药网络[7]。需要注意的是，在构建网络时，为了减少单一数据集的不完整性和噪声产生的影响，常常需要整合多个数据集来进行分析，如整合Ingenuity Pathways Knowledge Base，TransFac database和HumanCyc database数据库的基因和代谢物之间的关系，构建了一个综合的网络[8]。另外，常见的方法还有把实验观察值(测量值)整合到生物学知识的背景里，如整合乳腺癌GWAS数据和人类 PPI网络，整合PPI数据和基因表达数据，整合肿瘤样本微阵列数据、蛋白-蛋白、蛋白-DNA和代谢信号通路数据库 (KEGG)等。
, 百拇医药
目前，很多在线数据库都可以为分子网络的构建提供大量的异质数据来源和数据信息。DisGeNET是一个基因与疾病相关性的综合数据库，它整合了Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM)，UniProt/SwissProt (UNIPROT)， Pharmacogenomics Knowledge Base (PHARMGKB)和 Comparative Toxicogenomics Database (CTD)4个数据库的信息。另外，DrugBank， Therapeutic Target Database (TTD)，SuperTarget， Matador和Potential Drug Target Database (PDTD)等数据库搜集了大量已知的药物靶点信息。Cytoscape软件里也有许多插件可以实现分子网络的构建，如Agilent Literature Search，BioNetBuilder，DisGeNET等。, 百拇医药(陈寅萤 王忠)
[关键词]网络分析方法；疾病网络；药物网络；网络分解；药理作用机制
在过去几十年，针对单一靶点的疾病的靶向治疗一直是医学研究的热点，但作用于单个分子靶点的药物在治疗复杂性疾病如肿瘤、糖尿病、感染性疾病时通常很难达到预期效果或毒性较大[1]。虽然人们也提出许多成功的治疗方法来治疗一些复杂疾病如高血压和炎性疾病，但这些治疗方法多是根据经验发展起来的，目前并不是完全清楚为什么某些药物对某些患者是有效的。从系统生物学观点来看， 生命体可看作多种分子相互作用形成的复杂网络。许多复杂疾病的发生、发展都与一系列相互作用的基因或蛋白相关。疾病表型反映地是不同的病理生物学过程在一个复杂网络中的相互作用[2]。而药物则是通过作用于疾病网络中的多个靶点，对各靶点的作用产生协同效应，从而对疾病的发生、发展进行干预， 最终达到治疗效果[3]。尤其是中药复方，其具有多组分、多靶点的作用特点，这种基于网络层面的理解可以提供一个全新的视角，有助于更好地理解疾病机制，为药物发现提供更好的药物靶标，为多组分多靶点中药药理作用机制的研究提供新思路。基于网络的方法能够整合基因组、转录组、蛋白质组及代谢组学等多种数据来源，提取有意义的信息，并结合各种数学模型和算法，用网络图形象地表示相应的数据集，其中节点表示基因、蛋白、小分子、药物、疾病等实体，边则表示节点之间的相互作用关系。近年来， 在网络背景下研究疾病机制和药物作用机制已成为一个热点，涌现出了大量的分析方法。本文在对常见的网络分析方法进行概括的基础上，总结出了疾病和药物相关网络的构建、网络分解及亚网络生物学意义的确认3个步骤，以期为网络分析方法在中药复方药理作用机制研究中的应用提供新的思路和参考。
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1疾病和药物相关网络的构建
用网络分析方法研究疾病和药物作用的第一步是去构建疾病相关网络和药物相关网络。大多数复杂疾病并非是由单个致病基因引起的，而是多个基因或其产物功能紊乱所致调控网络失衡的结果。有研究用来自OMIM数据库的1 284种疾病和1 777个疾病基因，通过疾病表形和基因型之间的关系，分别构建出人类疾病网络(HDN)和疾病基因网络(DGN)[4]，从全局上展示了“diseasome”。基于网络的方法的应用不仅有助于系统地探索特殊疾病的复杂性，识别出致病基因、通路等，还有助于分析不同表形之间的分子关系[2，5]。在复杂疾病网络中，删除单个节点对疾病网络几乎没有影响，需要调节多个蛋白才能干扰疾病的表型[6]。同样地，如果药物作用只影响到网络里的单一节点，该药物将很难去逆转这种疾病表型。因此，复杂疾病的治疗应该瞄准整个疾病网络，而不是只以其中的1个或2个基因为目标[5]。网络药理学强调用网络来表示药物、药物靶点和疾病之间的复杂关系。药物作用于多个靶点，这些靶点都存在于一个复杂网络中，因此，药物的治疗作用和副作用都是通过干扰这个复杂的靶点网络产生的。
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上述分析可以看出，从网络层面研究疾病发病机制和药物作用机制是很有必要的，那么如何去构建这些网络呢？一种常用的方法是利用文本挖掘的方法，例如，在Cytoscape软件的安捷伦文献搜索插件里输入研究者感兴趣的一组基因，可以从文献中提取这些基因之间的相互作用关系，生成基于文献挖掘的假定的网络。另外，从基因表达谱数据出发， 可以利用数学模型来建立基因调控关系，构建基因调控网络，这种方法也称反向工程(reverse engineering)。最常用的基因调控网络模型包括Boolean网络、贝叶斯网络、连续模型、线性组合模型、加权矩阵模型、互信息关联模型等。有研究开发了一种基于距离的交互信息模型(DMIM)，运用该模型从中药方剂里提取药物之间的关系，然后从3 865个中药方剂中构建了相应的中药网络[7]。需要注意的是，在构建网络时，为了减少单一数据集的不完整性和噪声产生的影响，常常需要整合多个数据集来进行分析，如整合Ingenuity Pathways Knowledge Base，TransFac database和HumanCyc database数据库的基因和代谢物之间的关系，构建了一个综合的网络[8]。另外，常见的方法还有把实验观察值(测量值)整合到生物学知识的背景里，如整合乳腺癌GWAS数据和人类 PPI网络，整合PPI数据和基因表达数据，整合肿瘤样本微阵列数据、蛋白-蛋白、蛋白-DNA和代谢信号通路数据库 (KEGG)等。
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目前，很多在线数据库都可以为分子网络的构建提供大量的异质数据来源和数据信息。DisGeNET是一个基因与疾病相关性的综合数据库，它整合了Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM)，UniProt/SwissProt (UNIPROT)， Pharmacogenomics Knowledge Base (PHARMGKB)和 Comparative Toxicogenomics Database (CTD)4个数据库的信息。另外，DrugBank， Therapeutic Target Database (TTD)，SuperTarget， Matador和Potential Drug Target Database (PDTD)等数据库搜集了大量已知的药物靶点信息。Cytoscape软件里也有许多插件可以实现分子网络的构建，如Agilent Literature Search，BioNetBuilder，DisGeNET等。, 百拇医药(陈寅萤 王忠)