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项目摘要项目名称：基于生物信息为基础的药靶高通量批量筛选发现及功能验证研究研究主要建议人姓名：（以姓氏笔划为序）院 士院 士教 授研究员教 授 研究员 建议首席科学家姓名、年龄、单位：40岁 37岁 经费预算金额：238000万元摘要正文：（1000字）。 疾病对人类的健康和生存构成重大威胁，是世界各国面临的最重要的社会问题之一。当前和今后相当长的时期内药物都将是疾病治疗的最主要手段，但由于历史、经济及观念等原因，与发达国家相比我国在药学相关基础研究，特别是创新药物的的基础研究和开发领域比较落后，导致医药产业基础较差，药品来源长期依赖于仿制和新药的进口，每年进口化学药品达430亿美元，洋 “中药”10亿美元以上。已为在中国加入WTO成员的中国以后，一方面，由于知识产权的问题保护的限制，药品的仿制不可能再成为我国医药产业的中长期目标；另一方面，由于成员国之间的低关税，国外药品将会更多地进入中国市场。，这不仅严重影响到我国人民的用药和健康问题，同时也将威胁我国医药产业的生存和发展，进而影响我国医药产业对国民经济的贡献度。因而，建立和发展我国自主的创新药物基础研究和开发体系成为当务之急，如何缺乏疾病特异性关键药靶是当前新药研究和开发的瓶颈。同时，对现有药物与机体相互作用机理认识的局限性是造成药物毒副作用的主要原因。因此，药靶特别是(组合药靶？)药靶的研究是新药研究和、和开发及临床合理用药中急需解决的重大科学问题。当前比较成熟的药靶仅500个左右，远不能满足新药研究和开发的需求。估计人类基因中应该有3000-5000个可以作为药物的靶标。由此看来，药物 靶标的研究不仅是必须的，而且有很大的研究探索空间。充分利用有效的靶标发现和功能研究验证技术，从现有大量的基因组学等信息资源中寻找出重大疾病治疗药物的关键靶分子并分析其多态性对药物疗效和毒副作用的影响，为新药研究和开发提供靶标，并为临床安全用药提供理论依据是完全可能的。人类基因组计划及相关技术不仅为药靶的选择及药物的研究和开发提供了一个历史性的发展机遇，同时也促成了一个新的交叉学科基因组药物学的诞生。广义讲基因组药物学应该是以基因组学和相关技术为基础的药物研究和应用的科学。研究内容包括基因组为基础的药理、毒理、遗传药理；药物研究和开发涉及的药靶分子的发现、验证及HTS模型研究；先导化合物设计、优化及临床评价等。基因组药物学将成为指导未来新药研发及临床合理用药的理论基础。当前基因组药物学最有挑战意义的是从现有大量的基因组学等信息资源中寻找出重大病治疗药物的关键靶分子并分析其多态性对药物疗效和毒副作用的影响，为新药研究和开发提供筛选靶标，并为临床安全用药提供理论依据。因此，基因组药物学的研究不仅具有重大的社会和经济效益药物靶标的研究不仅具有重大的社会和经济效益，而且具有重要的科学意义。该项研究对保证我国人民的健康和生存、用药安全和有效、促进我国医药产业的国际竞争力、推动我国药物学、生物信息学等相关学科的发展具有重要的意义。 根据国家社会、经济和科学发展的需求，结合我国的民族、医药、疾病及科技基础等资源特色，针对肿瘤、心血管和病毒性肝炎三个重大危害性疾病，采用生物信息学等手段，开展“生物信息为基础的药靶批量发现及功能验证研究”。 预期目标：:l 建立一系列药靶筛选发现和功能研究验证的技术平台：建立以生物信息学和生物芯片、中药化学基因组学和及病毒感染基因组学为基础的药靶高通量发现筛选的技术平台；在分子、细胞、动物及人体水平上，建立以分子间相互作用生物芯片、反义核酸/RNAi、基于细胞的化学基因组学、转基因和基因敲除等及临床药代和药效动力学技术为核心的系统的药靶验证技术平台。l 建立 “组合药靶”的药靶发现策略：基于生命是一个复杂的过程和体系，疾病是由有多个彼此之间存在着相互作用和动态变化的分子引起的这些基本生理和病理现象，提出“组合药靶”的药靶发现策略，验证并完善组合药靶策略的可行性。这一策略的核心思想是：从基因功能网络中筛选疾病特异相关的基因组合，并验证以这些特异性基因组合为靶进行药物筛选的可行性及机理，如果被证明可行，则这些特异性分子组合即称为“组合药靶”。l 建立药靶发现的生物信息学知识系统：整合结构生物学和功能基因组学的信息资源，建立相应的药靶发现生物信息系统学查询知识系统，包括数据库、药靶筛选和验证的新算法、新理论等。完成具自有知识产权的人类蛋白组电子字典1一项(human protein dictionary)、二级数据库3355个和新算法23个；建立 一套特色的药物基因组学研究体系：基于生命是一个复杂的过程和体系，疾病是有多个彼此之间存在着相互作用和动态变化的分子引起的这些基本生理和病理现象，提出、验证并完善“组合药靶？”定义清楚？(网络的关系，多靶点治疗的关系？)的观点。这一观点的核心是：药物需要作用一系列疾病相关的靶分子组合(组合药靶)才能发挥最佳的治疗效果。这一观点的验证和应用将给药物靶分子的发现、药物筛选及新药的研究、开发及临床用药提供新的理论基础，丰富和发展药物基因组学理论体系。l 发现若干一系列新型药靶:(1)，通过生物信息学手段分析，初步分析筛选出10003000个潜在药靶，提供8001000个3200-500个可供进一步实验功能验证的候选药靶候选潜在药靶；(2)通过系统筛选和功能验证，确证获得513-2510个（组）可供抗肿瘤或抗病毒药物筛选的药药靶和“组合药靶”靶标；确证(3)发现3253个与药物作用疗效和毒副作用有关的功能多态性SNP，初步建立我国特色的药物反应个体差异的基因组学研究技术和理论体系。研究内容及课题设置： 作用特异性和可药性(drugability)是一个药靶必须具备的最基本的性质，如何发现特异性和可药性药靶并分析其特点和作用机理是本项目的最主要目标要解决的关键科学问题。本项目针对上述问题，首先拟建立一个药靶发现的技术平台，并将该技术平台其应用于抗肿瘤和抗乙型肝炎病毒药物靶标的研究，从该研究中发现，探索一些特异性和可药性药靶的特点和规律，为新药靶的发现奠定技术和理论基础技术。技术平台的建立拟基于根据药靶发现的需要，结合国际前沿及我国的研究基础、科研、人员和技术条件，首先基于现有生物信息资源，通过生物信息学、化学基因组学，结合表达谱分析等技术手段，筛选系列候选药靶，然后通过RNAi和反义核酸、生物芯片、酵母双杂交、转基因和基因敲除及生物信息分析等技术，结合肿瘤细胞和裸鼠移植瘤模型对上述发现的候选药靶进行系统地的功能验证，获得特异性和可药性药靶标。就疾病特异性和可药性药靶标的发现问题验证，拟采用消化系统肿瘤作为主要研究对象，采用“组合药靶”的策略进行探索。考虑到肿瘤是一个多基因相关疾病，从单一药靶很难达到理想的效果，多靶点干预应该应该是肿瘤特异性治疗的发展方向。如何从大量的肿瘤相关基因中发现特异性和可药性的基因组合作为药物多靶点干预的靶标（组合药靶）并阐明其作用机理是本项目的核心科学问题内容。 本项目拟针对若干消化系统肿瘤，选择采用生物信息学和表达谱分析等适当先进的技术手段选择与肿瘤发生、，发展及，转移等相关的基因，通过正交设计等统计学方法进行实验设计，应用反义核酸或RNAi技术，结合基于细胞的高通量筛选，验证候选靶基因和基因组合与肿瘤细胞增殖或凋亡的相关性。对其特异性进行分析，发现具有体外特异抗癌作用的候选“组合药靶”。采用生物芯片和蛋白质组学技术分析，在细胞水平上分析上述“组合药靶”被抑制前后肿瘤细胞基因和蛋白质表达谱的变化，揭示多靶标干预肿瘤细胞增殖等功能表型的分子机理。最后在裸鼠原位或皮下异植瘤模型上验证“组合药靶”的抗肿瘤作用，以证明其获得特异性和可药性靶标。此外，针对某些抗肿瘤药物作用靶标和代谢酶的多态性影响药物代谢、疗效和毒副作用的问题，本项目拟选择代表性药物，病例系统分析其相关基因多态性，通过药代动力学和临床疗效和毒副作用观察，阐明药靶和代谢酶多态性与药物疗效和毒副作用的关系，并通过突变分析等手段阐明其内在科学规律。 最后为了验证组合药靶发现策略在其它疾病药靶发现中的适用性，项目拟基于病毒感染基因组学的策略，以乙型肝炎病毒(HBV)为例，从宿主细胞中发现HBV感染性疾病治疗的特异性组合药靶。针对上述研究内容设置以下7个课题: 课题1：药靶发现的生物信息学研究和知识系统的建立药靶发现中的生物信息学研究和数据库建立 课题2：药靶高通量筛选及其相互作用分析技术体系的建立用中药基因组学的策略寻找心血管疾病治疗药靶 课题3：用化学基因组学方法高通量筛选药靶及其配基用病毒感染基因组学的策略寻找宿主细胞中抗HBV药靶 专题二、重大疾病治疗药靶的功能验证课题4：用基因工程小鼠筛选和验证次级药靶用分子相互作用技术进行药靶的批量发现和功能验证课题5：“组合药靶”的高通量筛选及功能研究分子功能网络为基础的抗肿瘤药物“组合药靶”研究课题6：“组合药靶”基因的多态性分析及其功能研究基于细胞的HTS结合化学基因组学方法研究药靶及先导化合物 课题7：用“组合药靶”的策略从宿主细胞中发现抗HBV药靶数据库知识系统的结合化学基因组学方法研究研究及先导化合物？分子功能网络为基础的？专题一、重大疾病治疗药靶的发现课题1：药靶发现中的生物信息学研究和数据库建立课题2：用中药基因组学的策略寻找心血管疾病治疗药靶课题3：用病毒感染基因组学的策略寻找宿主细胞中抗HBV药靶专题二、重大疾病治疗药靶的功能验证课题4：用分子相互作用技术进行靶标的批量发现和功能验证课题5：分子功能网络为基础的抗肿瘤药物“组合药靶”研究课题6：基于功能细胞的HTS结合化学基因组学方法研究药靶及先导化合物课题7：用转基因和基因剔除技术验证药靶的功能专题三、药靶及代谢酶大规模多态性分析及功能研究课题8：心血管疾病治疗药物代谢酶及靶基因多态性位点及功能研究创新点(组合药靶)和特色(基础和技术)：l 创新的药靶发现策略：通常人们谈到药靶都是指单一分子，但是，基于生命是一个复杂的过程和体系，疾病是由多个彼此之间存在着相互作用和动态变化的分子引起的这些基本生理和病理现象，本项目提出了“组合药靶”的药靶发现策略。这一策略的核心思想是：药物需要作用一系列疾病相关特异的靶分子组合才能发挥最佳的治疗效果，该靶分子组合经过筛选和验证，若具有特异性和可药性即为组合药靶。这一观点的验证和应用将给药物靶分子的发现、药物筛选及新药的研究、开发乃至临床用药提供新的理论和实验依据。l 创新的药靶发现生物信息学知识系统：应用自研制的算法软件，整合和挖掘公开及自有的基因组学数据，实现与本项目内的分子生物学研究间密切的互动、查询与分析，结合基于结构的药物设计技术，形成“药物靶标发现的知识系统”，为靶标的可药性提供线索和基础。l 综合的新药靶发现技术平台：综合运用生物信息技术、生物芯片、反义核酸和RNAi、蛋白质组学、酵母双杂交、基因敲除等技术，并将其有机的整合在一起，形成一个高效的药靶筛选和功能验证的技术平台，为发现和确证新型药靶提供有力的技术保障。 本项目的研究目的在于通过生物信息学等技术手段，促进基因组学与药物学研究的衔接和交叉集成，通过靶基因鉴别、多态性和功能研究，寻找、确证药物新靶标特别是组合药靶，使我国自主创新药物研究开发能力跨上新台阶；促进相关学科和产业的发展；通过上述研究建立我国特色的药靶批量发现和功能确证的药靶研究技术平台。基本建立我国特色的基因组药物学的理论体系框架；培养一支中国的药物基因组学研究人才队伍。为我国创新药物的研究、开发乃至临床合理用药奠定坚实的学科、人才、理论和技术基础。 根据国家需求和项目特点和需要，集成国内的在生物信息学、基因组和蛋白质组学、生物化学和分子生物学、基因组和蛋白质组学、生物芯片和生物传感、反义核酸技术等先进技术及、药学、基础和临床医学等优势学科，联合等国家人类基因组北方研究中心等在学科、人才、科研基础和实验材料、实验室、科研材料、生物信息及技术资源上优势互补的强势单位，协作攻关，争取在短期内建立起我国基因组药物学药靶研究的技术平台，初步形成我国特色的基因组学理论体系框架，发现一系列新型重大疾病治疗若干药物筛选研究和开发的新型药靶分子，为我国重大疾病的治疗、创新药物产业的发展及药学学科的发展做出突出贡献。一、 一、立项依据1疾病治疗是急需解决的社会问题，药物是疾病治疗的最主要手段，医药产业将成为21世纪的支柱产业 疾病依然是威胁人类生命健康的头号杀手。全球仅癌症患者就超过4000万人其中肿瘤，心血管疾病和传染病是发病率和死亡率最高的三类疾病。目前尚无理想的治疗手段。我国目前每年新增诊癌症患者数为已超过160万人，现有肿瘤患者至少 300400万人，年死亡人数超过130万，是第二大死因。预计2005年抗肿瘤药物市场将达283亿美元。据世界卫生组织统计全世界3.5亿以上HBV携带者，约1/4发展为肝癌和肝硬化。目前我国HBV携带者1.2亿左右，每年有50万人死于与HBV感染有关的疾病，直接医疗费用约500亿元。当前，药物治疗依然是疾病控制的最常用的手段，因此也是最有市场开发前景的产业。目前全球医药市场总额已达3000亿美元以上，估计2010年将达6000亿美元。预计2005年抗肿瘤药物市场将达283亿美元。目前我国HBV携带者1.2亿左右，每年有50万人死于与HBV感染有关的疾病，直接医疗费用约500亿元。尽管每年花费大量的资金用于该类疾病的治疗，但仍有1000多万人死亡。 此外，不同病人对同一药物的反应不同，表现为不同的药物疗效和毒副作用一直困扰着临床医疗和制药业，也是肿瘤治疗失败的重要原因。我国仅氨基糖苷类不良用药导致的耳聋病人就超过500万人。药物超剂量、剂量不足和错误剂量使用使美国每年至少耗费数百亿1000美元。 发达国家中约有三分之一的人会在他们生命历程的不同阶段患上癌症，其中近四分之一的患者最终死于癌症。现有全球癌症患者数超过4000万人。1997年公布的我国人口死亡原因抽样调查结果显示，我国九十年代人口肿瘤死亡率为124.46/10万，国内肿瘤死亡率20年间上升了11.56，。我国目前每年新诊癌症患者数为160万人，现有肿瘤患者数至少 300400万人，年死亡人数超过130万人，是第二大死因。心脑血管疾病近年来在我国呈逐年上升趋势，每年约有300万人死于心血管病，已构成我国成人死亡的首要原因。据流行病学调查，我国60岁以上的老人已逾1亿，心脑血管疾病发病率约为10%。随着社会老龄化人口的增多，这类疾病将严重威胁我国人民生命健康。传染病也是人类发病和死亡的最重要原因之一，特别是病毒性疾病，无论是发病较轻的流感病毒还是较重的HIV都依然令人束手无策。全球每年因传染病患病和死亡逾千万。乙型肝炎病毒 (Hepatitis B Virus HBV)感染是世界上最常见的传染病之一，传染性比HIV高100倍。据世界卫生组织统计全世界3.5亿以上HBV携带者，约1/4发展为肝癌和肝硬化。中国是世界公认的肝炎高发区，据不完全统计，目前我国表面HBV携带者1.2亿左右，慢性肝炎患者2000万，每年有50万人死于与HBV感染有关的疾病。药物不良反应是重要的死因之一，不同病人对同一药物的反应不同，表现为不同的药物疗效和毒副作用一直困扰着临床医疗和制药业。据WHO统计，住院病人用药不当引起的不良反应(ADR)发生率1020，其中5死亡。仅美国每年就有200万以上的病人因用药不当导致病情加重，其中10万因死亡，是死亡的第四大原因(Lazarou，1998)。根据人口、医疗和药品生产状况等推测，估计我国ADR问题会更加严重，仅氨基糖苷类不良用药导致的耳聋病人就有5001000万人。2药物是疾病治疗的最主要手段，将成为21世纪的支柱产业和经济增长点 当前，药物治疗依然是疾病控制的最常用的手段，因此也是最有市场开发前景的产业。97年全球医药市场总额2200亿美元，目前已达3000亿美元以上，估计2010年将达6000亿美元。预计到2005年，全球血栓形成疾病治疗药市场将达到109亿美元。抗肿瘤药物1995年的全球销售额是91亿美元，1997年为114亿美元，预计2005年将达283亿美元，年均增长率在12以上，而市场增长的动力仍在于癌症诊断率提高、人口增多及其平均寿命延长，尤其对疗效好、副作用小新药需求的不断增加。我国每年乙型肝炎的直接医疗费用约500亿元，给社会、家庭造成沉重经济负担。而目前对乙型肝炎的治疗，首选治疗药物干扰素的有效率只有30%左右。美国每年由于不合理的药物处方使用带来的健康护理系统上的浪费竟比这些药物本身的价值还要高出36亿美元，药物超剂量、剂量不足和错误剂量使用每年至少耗费1000亿美元。32高选择性药靶发现和合理用药是疾病治疗药物研究、开发及临床应用的关键 关键环节和最亟待急需解决的重大科学问题之一。当前在药学领域有有两大科学问题急需解决：一方面临床应用的大部分药物作用靶标及代谢通路及机理有待阐明；另一方面又有大量新型药靶亟待需要发现。疾病药物治疗的关键是高效率和高选择性，而这依赖于基于机理的药物研究和开发，尤其是特异性药靶分子的发现及功能阐明等关键科学问题。理想的药靶应功能明确，对发病起关键作用(causative)且具可以控制有可药性（drugability）、易于制备筛选模型等。343人类基因组计划及相关技术为理想药靶的发现及药物的研究和开发提供了良 了良好的机遇，基因组药物学为新药靶标的发现和临床合理用药研究提供了和获得重大突破的可能 人类基因组计划特别是功能基因组研究不仅为阐明生命的本质提供了信息资源，同时其它学科的发展提供了很好的发展机遇。目前，已分析并公开了600种生物的全基因组序列，其中170种为真核生物。更有意义的是人类基因组全序列分析的完成，功能基因组研究在不断深入。这些成果不仅为阐明生命的本质提供了海量的生物信息资源，同时将为其它学科的发展提供极好的发展机遇。大量基因组学的研究成果和伴之而产生的大量高效率研究方法新技术如生物信息学、化学基因组学、生物芯片、蛋白质组学、转基因和基因敲除等技术也为药物靶标的发现、功能及验证及多态性分析为核心的基因组药物学研究基因组药物学研究提供了坚实的理论基础、丰富的生物信息资源及高效的技术手段。5基因组药物学为新药靶标的发现和合理用药研究提供了重大突破的可能64实现国家人口与健康领域科研战略目标的需要 从基因到药物再到疾病，我国已经在结构生物学和功能基因组学、蛋白质组学、微生物基因组、疾病基因组学、中药复方基础研究和药物先导化合物发现等领域部署了一系列相关课题。纵观这条人体与健康的科学生命科学项目战略部署链，可以发现缺了两环：一环个是从基因到靶标和模型，；另一环个则是从药物到临床。基因组药物学该项目的部署项目的开展将不仅可以完善该科学战略部署链链条。，而且可以充分利用其它项目的研究成果并同时为其它项目研究提供技术平台和、筛选靶标和理论基础。 总之，开展药靶的基因组药物学研究是创新药物研究和开发的源泉，深。对其深入研究有望在药物的研究和、开发方面获得突破性进展，使实现我国的药物研究实现源头创新的飞跃发展，进而解决我国13亿人民治病用药的社会和经济问题。药靶发现筛选和功能验证研究等基因组药物学研究是特异性高效，低毒药物发现的前提。该领域的研究有望在药物作用的特异性这一关键科学问题上获得重大突破，有望在肿瘤、心血管疾病及传染性肝炎的治疗药物的研究发面取得比较重要的突破。二、 内外研究现状及发展趋势1研究背景1研究背景传统的药靶发现方法一般是通过有显著药理作用的药物，经过分子药理学研究，最终认识药靶。在这一过程中，发现有药理作用的药物是瓶颈。虽然也可以通过动物实验发现有药理作用的化合物，但由于规模、速度和耗费等因素的限制，这一过程不可能很难实现大规模和高效率。 随着生物化学及分子生物学技术的发展人们对疾病认识达到了分子水平，并发现了一批新的药靶，从而使基于机理的药物发现成为可能。此时，以靶标为基础的药物筛选包括模型的建立及化合物的合成和收集，成了新药研究的瓶颈，因此大量的靶标并没有的到充分的利用。随后出现的高通量和超高通量筛选和组合化学技术很好地解决了上述问难题，并确实发现了一批很好的新药。为数不多的靶标和成千上万的化合物库很快被筛了无数遍，利用价值越来越小，于是新的药靶的发现很快又成了新药研究和开发的瓶颈。科学家特别是制药公司很快把目光集中到新的药靶发现这个瓶颈上。此时，也是人类基因组计划研究如火如荼的阶段，于是药物学家和分子生物学家很快就找到了共同的兴奋点从人类基因组中寻找疾病相关基因和药靶。为实现这一目标，大量基因特别是疾病相关基因被申请专利，有的还被高价出售给制药公司等，如肥胖基因和端粒酶基因等。但并不是所有的疾病相关基因都能成为药靶，如肥胖基因目前就被人为很难成为药靶。理想的药靶不仅要在疾病的发生和发展中扮演关键(causative)的角色，而且还有具备可药性(drugability)，否则只能是一个疾病标志物而已。因此，药靶的发现和功能验证成了基因组学特别是功能基因组学和药物学领域共同的研究热点，从而也产生了一们门新的交叉学科，基因组为基础的药物学研究，即基因组药物学。广义的药物基因组药物学概念应是基于基因组学及相关技术的药物研究科学，其研究内容包括基因组为基础的药理、毒理和药物研究开发应用所涉及的药靶分子的发现、验证及HTS模型研究、先导化合物评价及临床研究等。由于人类基因组计划的实施，特别是目前较为精确的人类基因组全序列的初步绘制，以及大量SNP的检测与发现，为从基因水平研究药物反应的个体差异奠定了基础。大规模、高效精确的基因分型技术的出现和DNA测序技术的发展，使人们通过检测基因型来预测不同个体对药物反应的不同表型成为可能。生物信息学的出现为处理大量的生物信息提供了强有力的工具。正是在这样历史背景下，药物基因组的概念应运而生。基因组药物学在生物技术和医药工业界掀起了前所未有的高潮，很多大的制药公司与实验室看到了它的潜在商机，纷纷在此方向投入巨资。在短短几两年内，已经先后有28多家联合体形成，其中的10多家涉及药物基因组药物学在药物研究和开发中的应用(尤其是后期的临床试验)。大量研究报导与药物基因组学专门期刊（Pharmacogenomics）的创立表明药物基因组学研究正在蓬勃发展且具有光明的前景。1997年6月28日，Abbott-Geneset Alliance的诞生，标志着药物基因组学时代的到来。1998年6月910日美国国立医学科学研究所(NIGMS)在NIH召开会议时，建议以NIGMS为主的科研机构启动基因组药物学计划。2研究进展21药靶的寻找基因组学及相关学科和技术的发展提供了令连数学家们都感到恐惧的海量生物信息。面对如此多的信息资源，科学家们在经历了短暂的激动之后，随之而来的便是茫然。如何利用这些宝贵的信息资源成了后基因组或者说功能基因组时代的重要科学问题，正是在这种背景下产生了生物信息学、生物芯片、基因敲除、酵母双杂交等一系列基因组学高通量研究新技术。这些技术不仅在基因组学特别是功能基因组学研究中发挥了重要的作用，而且也是目前药靶发现和验证的核心技术手段。采用这些技术发现和验证药靶，鉴定药靶和代谢酶的多态性的研究也是近年国外基因组学与药物学相结合发展成的新型药物发现模式。21药靶的寻找基因表达调控和SNP研究是了解基因在细胞或有机体内的功能，也是发现基因组靶标的重要途径。而采用高密度生物芯片进行基因表达和SNP研究无疑是最好的选择。生物芯片技术该技术经过几多年的发展和完善，在特异性和灵敏度等方面已基本能够满足基因表达和SNP的研究的要求，并已开始应用于新药靶的寻找和基因多态性的研究。有该技术寻找药靶、发现多态性主要是通过分析疾病基因和蛋白质差异表达谱来实现的。有报导实验利用基因芯片 分析何杰金氏病来源的L428及KMH2细胞与EB病毒永生化B淋巴细胞系LGL-GK的基因表达谱，发现IL-13在L428及KM H2细胞系表达异常升高，从而提示IL-13及其信号转导途径，可能成为治疗何杰金氏病的重要靶标。而美国千年药物公司利用基因组信息和基因芯片，发现了能调控血压的1000多种与血压相关的基因。但通过基因芯片得到的表达数据中并不包含调控序列信息，而转录组的分析方法却能满足这一点，它通过启动子模型和聚类分析方法研究影响基因表达的调节网络并从中发现靶基因。其研究内容包括从基因序列的外显子图得到特定cDNA的启动子序列，再对共调节基因或几组基因进行启动子比较分析，建立描述启动子转录因子结合位点组织等级的模型进行网络调控的分子机制或无序列同源性基因的功能研究。有实验利用转录组的分析方法研究脑血管痉挛动物模型基因表达变化，结果发现脑血管痉挛的治疗靶标-血红素氧化酶-1。所有的基因序列信息及功能，最终都要由蛋白来诠释，蛋白是生命活动的最终体现者。蛋白质组学以研究基因组、细胞或有机体的全蛋白表达谱为目标，是对基因组研究的重要补充，在发现药物靶蛋白中起重要作用。一个成功的例子是用蛋白质组学研究环孢素A（cyclosprine A, CsA）的毒性：比较正常和CsA处理大鼠肾的2-DE电泳图谱，发现CsA处理大鼠肾有一钙结合蛋白culbindin D28下调，导致肾小管钙化引起肾毒性，CsA肾毒性和culbindin D28下调的关系以前从未发现过，从而提示culbindin D28可能是CsA的作用靶标。无论是基因组学研究还是蛋白质组学的研究，它们的高通量规模决定它们将产生众多的数据，这就需要对其进行生物信息学分析。目前生物信息学已大量运用于基因的发现和预测。利用生物信息学搜寻和对比已知靶基因及功能域的特征，结合疾病相关的基因组序列信息及临床和基因表达资料进行分析，找出疾病组织与正常组织基因表达的差异数据，最终确定表达有显著变化的基因作为候选药靶基因。据报道，史克公司利用基因序列信息（人类基因组科学公司HGS完成）和生物信息学方法，很快发现了一个治疗骨质疏松的药靶“Cathepsin K”。一致力于用生物信息学技术寻找药靶的公司-美国Inpharmatica公司，利用生物信息学方法分析果蝇基因组中脊（一种果蝇的转录因子）识别序列的分布，发现了与靶基因表达和调控相关的区域。这些结果说明生物信息学方法可用来识别新的靶基因和基因网络中调控序列。 22药靶的确证 进入临床试验的侯选药物中只有10%最终变成药物，从而造成资源的巨大浪费。如果在药物发现早期，如在药靶的确证中加大投入以发现特异性药靶，就能减少药物开发后期的浪费。目前药靶确认主要采用基因敲除和转基因、抗体、反义/RNAi、化学基因组学和uHTS方法、生物芯片、蛋白质组、基因突变、酵母双杂交技术等。转基因技术：在药靶的发现和确证中起重要作用，能为我们提供人类疾病模型，为早期有关化合物代谢和毒性方面的研究提供预警模型。目前国际上采用高通量的遗传改造小鼠构建方法，开发了大量的转基因或基因敲除小鼠来对新基因或EST进行功能研究。如果遗传改造小鼠缺乏明显的功能或结构表型，可能说明靶基因无显著的治疗价值。ADP在维持自身稳定和血栓形成中起着关键作用，其受体是抗血栓药物的药靶，但对受体亚型P2Y1的功能不十分清楚。通过建立P2Y1基因敲除模型和利用选择性P2Y1拮抗剂研究证实P2Y1受体是抗血栓药的药靶。抗体技术也是药靶发现的有效途径之一，利用该技术成功的发现了抑制血管生成的 病理性血管新生与恶性肿瘤的发展密切相关，研究发现，血管新生过程复杂，涉及前血管新生长因子（如VEGF）的释放等。VEGF调节血管内皮细胞的增殖和通透性，其受体（VEGF-1和VEGF-2）主要在血管内皮细胞表达，而在肿瘤组织中高表达。抗VEGF抗体或VEGF受体拮抗剂等具有明显的抗肿瘤作用，表明如VEGF的血管新生相关的信号通路是抗肿瘤药靶KDR和VEGF。反义序列：能特异地抑制靶基因，在整体和活细胞水平观察靶分子的功能。随着对反义序列构效关系和序列元件作用的深入研究，计算机辅助的有效反义序列理论设计变得可行。通过鞘内给予靶向河豚毒素抗性的钠离子通道NaV1.8的特异反义寡核苷酸，可以降低相应神经元的钠电流，减轻神经损伤引起的神经性疼痛，证实了NaV1.8可以作为治疗神经性疼痛特异的分子靶。最近发展的RNAi技术比ASODN特异性更强，已阐明大量基因功能，也可用于药靶验证。RNAi(陈忠斌写点材料)：是一种基因转录后沉默作用（PTGS），主要通过dsRNA介导胞质mRNA降解实现。通过RNAi也可以RNAi特异性抑制基因的表达可，阐明基因在生物体中的特定功能，从而进行靶标确证，并研究和开发基于RNA的治疗药物。化学基因组学：m1受体选择性激动剂AC-42的发现证实了化学基因组学策略的价值。AC-42表现出单一的受体结合作用，其结合位点不同于乙酰胆碱的结合位点，且为AC-42显示特异性m1受体激动作用所必需。这一m1受体特异激动剂的出现，就有可能在药理学上证实不同疾病状态下毒蕈碱m1受体的功能。蛋白质组学在药物开发的早期对靶标的确证同样具有重要价值，如有人研究一组过氧化物酶体增殖物（PP）的蛋白表达谱变化，发现小鼠经PP处理后有100多种蛋白表达发生变化，确认了多个敏感标志物。降血糖药SDZ PGU693可引起大鼠肝细胞增生。通过对药物处理的大鼠肝蛋白组学研究发现几种肝微粒体酶（如P450）表达受诱导，这提示微粒体增殖和P450酶诱导引起肝细胞增殖。同时一些线粒体蛋白（如F1ATP酶a及胞浆脂肪酸结合蛋白）表达下调，提示线粒体脂肪酸代谢下调，反映化合物的药理活性。结果表明，对肝脏蛋白组学的研究能揭示SDZ PGU693毒性和药效的标志物。总之，这些高通量技术或策略的应用，必将对药靶的发现和确证产生深远的影响，并为最终发现疗效较好、副作用较少的药物做出贡献。23药靶和代谢酶单核苷酸多态性大量的研究发现药靶、转运蛋白及代谢酶 单核苷酸的多态性（SNP）研究是人类基因组计划走向应用的重要步骤，SNP提供了一个强有力的工具，用于高危群体的发现、疾病相关基因的鉴定、药物的设计和测试以及生物学的基础研究等。 SNP在基因组中分布相当广泛，是人类基因组中最为普遍的变异形式。研究表明在人类基因组中每300碱基对就出现一次。基因的多态性是影响药物疗效和毒副作用的重要因素之一。SNP研究的一项基础工程是建立种族或疾病相关的SNP数据库，如日本从2000年开始建立日本民族的SNP数据库，收集了15万个位于基因或影响编码的邻近区域的SNP，其主要目的是研究多态性与常见疾病或药物反应的关系，学者可以不受限制进入数据库对SNP加以开发和应用。血管紧张素转换酶（ACE）抑制剂是抗血压药中一大类。有人研究印度不同民族人群之间ACE基因插入或缺失突变的多态性。结果发现，两类突变分布在不同民族人群之间不相同，存在高发插入等位基因突变的渐变群，单个缺失突变的基因型与ACE活性增高相关。基因的差异这种多态性差异可以影响化疗药物对肿瘤患者的疗效和毒性。严重毒性常与药物代谢酶基因的突变相关。最近研究发现，亚甲基四氢叶酸还原酶(MTHER)的C677T突变可能改变患者对环磷酰胺、甲氨喋呤和5-氟尿嘧啶伍用方案对患者的治疗效果。丙型肝炎患者对干扰素的反应性与位于MxA基因启动子区域内应答序列的两个SNP（-88位的G或T，-123位的C或A）有关。研究表明上述两个位点分别为T和A时患者对干扰素的具有高反应性。SNP的深入研究将会促进现代医学发生重要变革，催生个性化医疗。在疾病诊断上将会辅之以患者的基因分型；在治疗上选择特定敏感人群以提高疗效，减少毒副作用。同时SNP研究将会发现一些疾病的相关基因，可以作用开发新药的靶标；在新药临床试验中通过提取患者DNA，进行基因分型，为III期临床试验的病例选择提供依据，可减少试验所需的病例数。另外，药物基因组学的研究对新药上市后监测（IV期）的策略也有影响。因此，预计在未来35年内里应用患者的遗传信息能更精确预测患者对现有一些药物严重不良反应的危险性；在未来的510年内里能更精确预测患者个体如何从个体一种特定化治疗中获得的益处。基因组学及相关学科和技术的发展提供了令数学家们都感到恐惧的海量生物信息。面对如此多的信息资源，科学家们在经历了短暂的激动之后，随之而来的便是茫然。如何利用这些宝贵的信息资源成了后基因组或者说功能基因组时代的重要科学问题，正是在这种背景下产生了生物信息学、生物芯片、基因敲除、酵母双杂交等一系列基因组学研究新技术。这些技术不仅在基因组学特别是功能基因组学研究中发挥了重要的作用，而且也是目前药物靶标发现的核心技术手段。生物信息学和基因或蛋白质表达谱是目前从基因组序列中发现药靶的主要来源。利用生物信息学（基于芯片的生物学）算法建立模型，对基因组序列、表达和结构信息进行挖掘（mining）(如序列对比等方法)发现大量候选药靶。在序列比较的方法中，基于PROFILE的方法配对比较具有更好的选择性。而在PROFILE方法中，隐藏马尔可夫模型（HMMS）最佳，还可以通过计算改善HMMS性能，为已知结构蛋白序列构建HMMS确定好的方法。SUPERFAMILY是代表已知结构的所有蛋白的HMMS库。同源性小于95%的已知结构蛋白质中结构域序列被用来作为种子建造HMMS库，库中包含4894个模型。利用此库对多于50个基因组进行序列搜索，初步认定约15%的基因组序列与已知结构序列具有同源性。虽然HMMER是很灵敏的方法，但需要整合所有基于PROFILE的算法做序列比较，应用于靶标发现。事实上这些算法彼此互补，有些基因不能被HMMER发现，可以用其它算法来发现。其它基于PROFILE的算法有：PSIBCAST、IMPALA、FOLD、PSIBLAT、Reverse PSIBLAST和HFRAME、PROSITE、BLOCKS等。在必要时，也可以使用基于结构的Threading算法如PROCERYON。药靶发现： 基于人类基因组信息（公共或企业独有的数据库）和目前对药物或微生物等外来物与机体相互作用机制的认识，采用生物信息学、芯片和功能基因组研究技术等去发现和验证药靶，鉴定药靶和代谢酶的多态性的研究是近年国外基因组学与药物学相结合发展成的新型药物发现模式。最为简单的方法是比较疾病组织与正常组织基因表达的差异数据，确定表达有显著变化的基因作为候选药靶基因。在大多数情况下，需要应用生物信息学方法，通过已知靶基因及功能域的特征搜寻和对比，把与疾病相关的基因组序列信息与临床和基因表达资料结合在一起分析。据报道，史克公司利用基因序列信息（人类基因组科学公司HGS完成）和生物信息学方法，很快发现了一个治疗骨质疏松的药靶“Cathepsin K”。美国Inpharmatica公司是利用生物信息学技术进行药靶寻找有代表性公司，主要是以基因组序列为基础的药靶发现。利用生物信息学方法分析果蝇基因组中脊（一种果蝇的转录因子）识别序列的分布，发现与靶基因表达和调控相关区域。结果说明生物信息学方法可用来识别新的靶基因和基因网络中调控序列。生物信息学在分析信号转导网络，阐释信号通路上基因组序列的功能方面亦有用处。如TGFb超家族是细胞内信号分子重要成员（如TG