网络药理学SCI精读[III]:网络药理学找疾病和药物靶点
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发布时间：2024-04-26 09:36
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时间：2024-04-28 06:12
在网络药理学的广阔领域，研究者们通过生信分析和实验验证的双重路径，深入挖掘药物与疾病之间的奥秘。作者利用了诸如BATMAN-TCM</、TCMSP</和PubChem这些权威数据库，进行系统的成分预测和疾病靶点分析，涵盖功能分析、网络可视化和对比分析等多个维度。
其中，BATMAN-TCM</通过相似性方法揭示潜在靶点，用户可输入复方或草药进行全方位分析，提供丰富的查询选项和详尽的结果展示，如甘草的实例，清晰展示了其成分信息和详实参数，如分子ID、分子名称和相对分子量等。
在筛选化合物性质时，通过漏斗标志筛选，所有化合物均具备三维结构，具体如下：
分子页面</: 包括名称、结构、性质、数据库编号、别名，同时关联疾病和靶点，以及中药关联信息。
详细页面</: 跳转至Molecule Name，可下载mol2文件，同时提供PubChem的专业解读。
靶点互动</: 通过化合物-靶点间的相互作用，如OB≥20％或DL≥0.1，以XGMML格式展现网络分析，便于理解。
疾病洞察</: 集成目标疾病互动，通过Cytoscape进行深入的可视化分析。
治疗策略</: 如CancerHSP涵盖2439种抗癌草药和3575种抗癌成分，评估抗癌活性、靶蛋白和ADME参数，助力个性化治疗。
心血管洞察</: CVDSP提供心血管药理学信息，药物-靶点关联及基因-疾病关联，支持全面评估。
药物组合预测</: PreDC利用实验数据预测药物组合效果，为临床决策提供依据。
大规模数据存储</: PubChem储存海量有机小分子的生物活性数据，为研究者提供坚实的数据支持。
通过点击分子名，研究人员可以获取更深入的结构展示和网络参数等详细信息。在药物溶解性评估上，结构与官能团起着关键作用，如氢离子和亲水基团，以及如何通过调整pH值进行优化。
脂水分配系数</，是药物开发中不可忽视的参数，影响药物的吸收、分布和代谢。理解LogP（脂水分配系数）与电离化合物的分配率D，对于化合物的成药性评估至关重要。计算方法包括实验测定和软件预测，如天津药物研究院的研究和ChemBioDraw Ultra的预测。
通过药物分子结构的设计和优化，确保脂水分配系数与药物的特性相符，例如中枢药物和局部药物对脂溶性的需求不同。掌握这一原则，有助于提升药物的临床效果。
最后，光谱信息如1D NMR、13C NMR、质谱等，对于分子结构解析和药物鉴定至关重要。质谱分析揭示了分子离子的形成机制和碎片信息，帮助科学家推断分子量、骨架结构和毒性潜力。
总的来说，网络药理学不仅揭示了药物与疾病的潜在联系，还提供了强大的工具，助力药物研发人员进行更精准的药物设计与评估。每一步分析都为医药科学的进步铺就了坚实的基石。
