显著提高老药新用研究效率：罗成/张豪/孙爱华合作开发转化医学药物发现新工具

2023-09-06

新工具OTTM的开发，不仅能够大大节省人工查询的时间，也能够把组学数据中可用于转化医学研究的药物，在一次实验中批量发现，显著提高团队在开展老药新用研究中发现效率。

近日，中国科学院上海药物研究所罗成课题组张豪副研究员与北京蛋白质组研究中心孙爱华研究员合作，在 Briefings in Bininformatics 期刊发表了题为：OTTM: An automated classification tool for translational drug discovery from omics data 的研究论文。

该研究开发了一种用于开展转化医学药物发现的新工具——OTTM（Omics and Text driven Translational Medicine），该工具能够大大节省人工查询的时间，也能够把组学数据中可用于转化医学研究的药物，在一次实验中批量发现，显著提高团队在开展老药新用研究中发现效率。

OTTM在线服务器：http://otter-simm.com/ottm.html

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来源: 生物谷

来源于组学数据几百至几千个候选蛋白，按照“是否有对应的药物”和“是否有文献报道过”，可以被分为四类。第一类是“有药物并且报道过”，第二类是“有药物并且未报道”，第三类是“无药物并且报道过”，第四类是“无药物并且未报道”。

新工具OTTM的任务，就是从来源于组学数据的全部候选蛋白中，把第二类蛋白挑选出来，并为每个蛋白推荐一种药物，用于后续的实验活性评估。因此，通过药物可用性评估，以及对海量文献摘要的挖掘，OTTM可以显著缩小待测试药物的范围，提高用于转化医学研究的药物发现效率（图1）。

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来源: 生物谷

图1. 新工具OTTM的主要原理示意图

科研团队基于在前期研究（Nature 2019; 567:257）中采集的肝细胞癌临床样本组学数据，运用OTTM从4489种候选蛋白中，发现有23种候选蛋白，具有对应的FDA批准上市或临床试验药物，并且目前没有文献报道过，这23种候选蛋白与肝细胞癌的相关性（图2）。

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来源: 生物谷

图2. 新工具OTTM可对候选蛋白进行分类，并为保留的靶标推荐药物

除了用户提供的候选蛋白，OTTM根据STRING数据库的蛋白-蛋白互作信息，从互作蛋白中也推荐了17种值得进一步测试的药物。因此，综合考虑用户提供的4489种候选蛋白，以及OTTM自动鉴定的2589种互作蛋白，一共发现了40种值得开展实验测试的FDA批准上市或临床试验药物。其中15种可以买到，并在肝细胞癌Hep-G2等细胞系上进行了活性测试。两种现有药物Tafenoquine（一种靶向CYC1的FDA批准上市抗疟疾药物）和Branaplam（一种靶向SMN1的治疗脊髓性肌萎缩症的3期临床药物），在两种肝癌细胞系上展现出较强的生长抑制活性，提示CYC1和SMN1可能是肝细胞癌治疗的潜在靶标（图3）。