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新药研发包括多个环节,而靶点发现是首要环节;生物学计算平台,以数据驱动的方式探索科学家认知范围内的“盲区”,将极大助力靶标发现。
概述
新药研发包括多个环节,而靶点发现是首要环节,哪些基因或分子是对疾病有效并安全的药物靶标,是首先要探索的科学问题。
同时,靶点发现也是机器学习等技术在新药研发过程中应用最多的环节。传统的靶标发现过程是基于已有知识体系的,即:科学家们基于已经积累的对疾病致病机理的认知,围绕某些起关键作用的通路或是“明星”分子开展药物研发。
尽管迄今为止的绝大多数药物都是在这样的范式下产生的,一种以数据驱动的靶标发现范式正在形成一股新的浪潮,为药物研发注入了革命性的生长力。
生物信息学在过去三十年得到了长足的发展,并逐渐从服务于分子生物学对数据的需求,转变为一门提出新假说、发现新规律的学科。
得益于测序技术的发展,人体的基因组、转录组、蛋白组、表观组等多组学的数据可以快速积累,并结合图像等表型组数据,使多维度系统地刻画机体特征成为现实。
从而,从这海量数据出发,挖掘与疾病相关的重要特征,将极大地推动药物靶标的发现。这不仅可以缩短药物研发的周期,也提供了新的药物研发思路。以数据驱动的方式探索科学家认知范围内的“盲区”,将极大地助力靶标发现。
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