我们通过计算分析网络毒理学和转录组学数据，以鉴定对乙酰氨基酚诱导肝损伤的生物标志物，揭示雌激素受体1和嘌呤核苷磷酸化酶作为诊断靶点。
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我们通过计算分析网络毒理学和转录组学数据，以鉴定对乙酰氨基酚诱导肝损伤的生物标志物，揭示雌激素受体1和嘌呤核苷磷酸化酶作为诊断靶点。
对乙酰氨基酚引起的肝损伤是一个重要的公共卫生问题，但目前尚缺乏可靠的早期生物标志物。本研究旨在通过整合网络毒理学、转录组学和机器学习的计算方法，识别对乙酰氨基酚诱导肝毒性的候选生物标志物。利用在线平台预测潜在的对乙酰氨基酚作用靶点，获得140个候选基因。从GeneCards数据库中检索到与肝毒性相关的基因（n = 657），并鉴定出38个重叠基因。分析了GSE74000数据集中差异表达的基因（n = 1,978）。通过功能富集分析确定相关通路。采用随机森林模型筛选出20个特征基因，并通过分子对接评估这些基因编码蛋白与对乙酰氨基酚的结合亲和力。差异表达基因主要与线粒体功能障碍和核糖体生物合成相关。功能富集分析突出显示了外源性物质代谢和氧化应激通路。雌激素受体1（Estrogen receptor 1）和嘌呤核苷磷酸化酶（purine nucleoside phosphorylase）为排名最高的特征基因，显示出显著的表达差异以及与对乙酰氨基酚较强的分子对接相互作用。该计算流程系统地预测了对乙酰氨基酚诱导肝损伤的候选生物标志物，为后续实验验证提供了分子机制见解和候选基因。
对乙酰氨基酚（APAP）是一种广泛使用的退热镇痛药，但过量摄入可导致严重肝毒性，甚至可能引发肝功能衰竭1,2肝脏损伤预计在药物代谢后发生，其后续产生的毒性代谢产物为N-乙酰基-p-苯醌亚胺（NAPQI），可导致线粒体氧化应激、线粒体呼吸功能改变以及线粒体通透性转换，最终引发坏死性而非凋亡性的肝细胞死亡。3,4对乙酰氨基酚（APAP）过量仍是许多国家急性肝衰竭（ALF）的首要原因。流行病学数据显示，在美国，APAP毒性几乎占ALF病例的50%，每年导致数千例急诊入院。全球范围内也报告了类似趋势，与APAP相关的肝毒性构成了药物性肝损伤（DILI）病例的主要部分。5,6高发病率、肝移植风险及沉重的医疗负担凸显了对乙酰氨基酚（APAP）所致肝损伤的诊断生物标志物和作用机制研究的迫切需求。具体而言，APAP被吸收后主要在肝脏通过葡萄糖醛酸化和硫酸化代谢，生成水溶性结合物并经尿液排出。其中少量（10–15%）经细胞色素P450（CYP450）介导的羟基化反应代谢。通过 酶（如CYP1A2、CYP2E1和CYP3A4）生成活性中间产物NAPQI，后者与谷胱甘肽结合后经胆汁排泄<....
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本方案概述了一种利用网络毒理学、转录组学、机器学习和分子对接技术来确定对乙酰氨基酚诱导肝损伤潜在生物标志物的计算方法（图1）。该方案面向具备生物信息学工具、转录组数据集以及分子对接软件使用条件的研究人员。
步骤
步骤 1：对乙酰氨基酚靶点的鉴定
从 PubChem 获取对乙酰氨基酚（APAP）的 SMILES 表示。利用在线平台（ChEMBL、SwissTargetPrediction、STITCH、SEA）预测 APAP 的潜在分子靶点。整合并去重预测得到的靶点，生成包含 140 个高置信度 APAP 靶点的列表。
步骤 2：肝毒性靶点的鉴定
从 GeneCards 数据库中获取与肝毒性相关的基因。整合并去除重复项，生成包含 657 个非冗余肝毒性相关基因的基因列表。利用维恩图鉴定对乙酰氨基酚（APAP）靶基因与肝毒性相关基因之间的重叠基因。
步骤 3：转录组数据预处理
从 GEO 下载 GSE74000 数据集。使用 DESeq2 对原始表达数据进行预处理：去除低表达基因，利用大小因子进行标....
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APAP 与肝毒性重叠基因的鉴定及其功能分析
为确定 APAP 的潜在分子靶点并研究其生物学作用，使用四种计算工具（ChEMBL、SwissTargetPrediction、STITCH 和 SEA）进行了预测。在去除重复条目并整合重叠结果后，共获得包含 140 个候选靶点的非冗余列表。此外，从 GeneCards 数据库中提取了 657 个与肝毒性相关的基因。通过将 140 个 APAP 靶点与 657 个肝毒性相关基因取交集，我们鉴定了 38 个重叠基因（图 2A）。这 38 个重叠基因包括 ESR1 和 PNP，它们表现出最显著的差异表达（校正后 p 值 < 0.05，|log₂FC| > 1），被优先用于后续分析（表 2）。随后，我们利用 STRING 构建了 APAP-肝毒性相互作用网络，以可视化这些靶点之间的相互作用关系（图 2B）。
为了阐明这38个共有基因的功能.......
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对乙酰氨基酚（APAP）是一种常用镇痛药和解热药；然而，过量摄入可导致显著的肝毒性，有时甚至发展为急性肝衰竭38。尽管在阐明APAP所致肝损伤的病理生理机制方面已取得进展，但仍缺乏可用于准确诊断、预后评估和机制研究的可靠生物标志物。因此，迫切需要发现潜在的新型生物标志物和研究方法，以进一步探讨APAP引起的肝毒性。本研究结合网络毒理学与转录组学，探究了APAP诱导肝毒性的潜在机制，并鉴定了两个潜在的新型生物标志物ESR1和PNP。这些发现为理解APAP所致肝毒性的机制及潜在治疗靶点提供了新的视角。
在本研究的初步阶段，我们采用了四种广泛认可的在线工具——ChemBL39,40、SwissTargetPrediction41、STITCH42 和 SEA，这些工具常用于药物靶点预测及化学物质的生物活性分析。在整合结果并去除重复.......
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作者无任何利益冲突需要披露。
作者感谢天津中医药大学提供的机构支持。我们向公共数据库（GeneCards、PubChem、STRING）和开源工具的开发者致以诚挚谢意，这些资源为本研究提供了支持。特别感谢中药学院和中西医结合学院的同事们在讨论和技术方面提供的宝贵帮助。同时，我们感谢GSE74000数据集的贡献者公开共享其数据。
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| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| <强>数据库 &和 Web 服务器 | |||
| STRING | https://cn.string-db.org/ | PPI网络构建；功能富集 | |
| 学术工具 | https://www.xiantaozi.com/ | GO、KEGG 和 GSEA 富集分析 | |
| PubChem | https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/ | 化学结构的提取（APAP） | |
| GeneCards | https://www.genecards.org/ | 肝毒性相关基因的获取 | |
| GEO数据库 | https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/ | 转录组数据集获取（GSE74000） | |
| ChEMBL | https://www.ebi.ac.uk/chembl/ | 靶点预测 | |
| SwissTargetPrediction | http://www.swisstargetprediction.ch/ | 靶点预测 | |
| STITCH | http://stitch.embl.de/ | 相互作用预测 | |
| 海洋环境分析 | http://sea.bkslab.org/ | 相似性整合方法用于靶点预测 | |
| 蛋白质数据库（PDB） | https://www.rcsb.org/ | 蛋白质结构检索（ESR1，PNP） | |
| <强>软件 | |||
| R（版本 4.x.x） | https://www.r-project.org/ | 统计分析与数据处理 | |
| AutoDock Tools / Vina | http://autodock.scripps.edu/ | 分子对接准备与模拟 | |
| PyMOL | https://pymol.org/ | 分子结构的可视化 | |
| Cytoscape | https://cytoscape.org/ | 网络可视化 |
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