Name: Generowanie hipotez zmiany przeznaczenia leków za pomocą systemu RE:fine drugs (Wideo) | JoVE Journal
Uploaded: 2016-12-11T15:00:00.000+00:00
Duration: 5 min 10 s
Description: Poznaj metodę generowania hipotez zmiany przeznaczenia leków za pomocą narzędzia RE:fine Drugs. Wykorzystuje dane genomowe i fenomiczne do priorytetyzacji kandydatów terapeutycznych.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

playerTrialDesktop

Ta praca była częściowo wspierana przez National Institutes of Health (NIH) Clinical and Translational Science Awards (CTSA) Grant (UL1TR001070) dla Ohio State University's Center for Clinical and Translational Science (CCTS) oraz National Library Of Medicine w ramach nagrody numer T15LM011270.

1. Inicjowanie zapytań dotyczących genów, leków lub chorób
<ol>
	<li>Wejdź na stronę główną "RE:fine Drugs" pod następującym linkiem: http://drug-repurposing.nationwidechildrens.org. Zacznij od wpisania w pasku wyszukiwania hasła z jednej z trzech następujących kategorii: lek (nazwa generyczna leku), choroba (wskazanie nowej choroby) lub gen (oficjalny symbol genu HGNC).</li>
	<li>Filtruj funkcję paska wyszukiwania, aby uwzględnić tylko kategorie "Nazwa leku", "Wskazanie nowej choroby", "Symbol genu" lub "Wszystkie". Pasek wyszukiwania zawiera funkcję automatycznego wypełniania wpisów zapytania.</li>
	<li>Wpisz słowo kluczowe i kliknij przycisk "Szukaj". Posortuj tabelę wyników według dowolnej z następujących kolumn: "Lek", "Zarejestrowane wskazanie", "Wartość P", "Skorygowana wartość P", "Iloraz szans", "Badanie", "Nowe wskazanie", "Wskazanie do banku leków", "# abstraktów Medline", "# rejestru badań klinicznych", "Potencjał", "SNP", "Gen" lub "działanie".</li>
	<li>Przejdź do opcji wyszukiwania zaawansowanego, aby włączyć funkcję informacji o leku. Kliknij ikonę w kolumnie "Informacje" dla konkretnego leku. Obserwuj stronę, która zawiera wszystkie odpowiednie informacje, w tym wartość p dla związku, nazwę choroby, nazwę leku, szczegóły genu (link do genu NCBI) i szczegóły leku (link do DrugBank).</li>
</ol>
2. Eksploracja zaawansowanych opcji
<ol>
	<li>Kliknij przycisk "zaawansowane" znajdujący się po prawej stronie strony, a dostępnych jest kilka opcji dalszego zawężania wyników. Zaawansowane opcje wyszukiwania obejmują modyfikacje następujących elementów: lek, skojarzenie, choroba, potencjał, gen i działanie.</li>
	<li>Eksportuj tabele wyników, klikając przycisk "Eksportuj" po prawej stronie strony. Kliknij przycisk "Proste", aby rozwinąć okno wyszukiwania zaawansowanego.</li>
	<li>W zakładce opcji zaawansowanej "lek" określ konkretne wskazanie leku lub dodatkową nazwę leku, aby filtrować wyniki.</li>
	<li>W zakładce "asocjacja" filtruj wyniki według poziomu istotności, wartości P, skorygowanej wartości P z FDR, wielkości efektu (iloraz szans) i/lub typu badania (GWAS, PheWAS lub oba).</li>
	<li>W zakładce "choroba" określ konkretny opis choroby dla przewidywanego nowego zastosowania.</li>
	<li>W zakładce "potencjał" przefiltruj wyniki według jednego z następujących kryteriów: (i) czy wskazanie leku znajduje się w bazie danych DrugBank, (ii) liczba abstraktów Medline ze współwystępowaniem leku i choroby, (iii) liczba wpisów w bazie danych ClinicalTrials.gov ze współwystępowaniem leku i choroby oraz (iv) Potencjał zmiany wykorzystania. 
UWAGA: Opcja Potencjał zmiany przeznaczenia opisuje nowatorstwo odkrycia: (i) Znane: związek już istnieje w bazie danych DrugBank, (ii) Silnie wspierane: pewne wsparcie zarówno w rejestrze badań klinicznych, jak i streszczeniach Medline, (iii) Prawdopodobne: pewne wsparcie w rejestrze badań klinicznych lub abstraktach Medline oraz (iv) Nowe: brak dowodów w rejestrze badań klinicznych ani w streszczeniach Medline.</li>
	<li>W zakładce "gen" wprowadź identyfikator SNP lub symbol genu, aby przefiltrować wyniki według określonych genów docelowych leku.</li>
	<li>W zakładce "działanie" określ typ działania leku wobec celu (celów) leku, w tym agonisty, antagonisty, innego, nieznanego lub wszystkich (źródło: baza danych DrugBank).</li>
</ol>

<ol><li>Borisy, A. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Systematic+discovery+of+multicomponent+therapeutics%5BTitle%5D)+AND+%22Proc+Natl+Acad+Sci+U+S+A%22%5BJournal%5D)">Systematic discovery of multicomponent therapeutics.</a> Proc Natl Acad Sci U S A. 100 (13), 7977-7982 (2003).</li>
<li>Zhang, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High-throughput+synergy+screening+identifies+microbial+metabolites+as+combination+agents+for+the+treatment+of+fungal+infections%5BTitle%5D)+AND+%22Proc+Natl+Acad+Sci+U+S+A%22%5BJournal%5D)">High-throughput synergy screening identifies microbial metabolites as combination agents for the treatment of fungal infections.</a> Proc Natl Acad Sci U S A. 104 (11), 4606-4611 (2007).</li>
<li>Adams, C. P., Brantner, V. V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Estimating+the+cost+of+new+drug+development%3A+is+it+really+802+million+dollars%3F%5BTitle%5D)+AND+%22Health+Aff+%28Millwood%29%22%5BJournal%5D)">Estimating the cost of new drug development: is it really 802 million dollars?</a> Health Aff (Millwood). 25 (2), 420-428 (2006).</li>
<li>Bunnage, M. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Getting+pharmaceutical+R%26D+back+on+target%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Chem+Biol%22%5BJournal%5D)">Getting pharmaceutical R&D back on target.</a> Nat Chem Biol. 7 (6), 335-339 (2011).</li>
<li>Ashburn, T. T., Thor, K. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Drug+repositioning%3A+identifying+and+developing+new+uses+for+existing+drugs%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Rev+Drug+Discov%22%5BJournal%5D)">Drug repositioning: identifying and developing new uses for existing drugs.</a> Nat Rev Drug Discov. 3 (8), 673-683 (2004).</li>
<li>Hurle, M. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Computational+drug+repositioning%3A+from+data+to+therapeutics%5BTitle%5D)+AND+%22Clin+Pharmacol+Ther%22%5BJournal%5D)">Computational drug repositioning: from data to therapeutics.</a> Clin Pharmacol Ther. 93 (4), 335-341 (2013).</li>
<li>Jin, G., Wong, S. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Toward+better+drug+repositioning%3A+prioritizing+and+integrating+existing+methods+into+efficient+pipelines%5BTitle%5D)+AND+%22Drug+Discov+Today%22%5BJournal%5D)">Toward better drug repositioning: prioritizing and integrating existing methods into efficient pipelines.</a> Drug Discov Today. 19 (5), 637-644 (2014).</li>
<li>Moosavinasab, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((34%3BRE%3Afine+Drugs%26%2334%3B%3A+An+Interactive+Dashboard+to+Access+Drug+Repurposing+Opportunities%5BTitle%5D)+AND+%22Database+%28Oxford%29%22%5BJournal%5D)">34;RE:fine Drugs&#34;: An Interactive Dashboard to Access Drug Repurposing Opportunities.</a> Database (Oxford). , (2016).</li>
<li>Zhang, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Use+of+genome-wide+association+studies+for+cancer+research+and+drug+repositioning%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+One%22%5BJournal%5D)">Use of genome-wide association studies for cancer research and drug repositioning.</a> PLoS One. 10 (3), e0116477(2015).</li>
<li>Rastegar-Mojarad, M., Ye, Z., Kolesar, J. M., Hebbring, S. J., Lin, S. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Opportunities+for+drug+repositioning+from+phenome-wide+association+studies%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Biotechnol%22%5BJournal%5D)">Opportunities for drug repositioning from phenome-wide association studies.</a> Nat Biotechnol. 33 (4), 342-345 (2015).</li>
<li>Li, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+survey+of+current+trends+in+computational+drug+repositioning%5BTitle%5D)+AND+%22Brief+Bioinform%22%5BJournal%5D)">A survey of current trends in computational drug repositioning.</a> Brief Bioinform. 17 (1), 2-12 (2016).</li>
<li>Denny, J. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Systematic+comparison+of+phenome-wide+association+study+of+electronic+medical+record+data+and+genome-wide+association+study+data%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Biotechnol%22%5BJournal%5D)">Systematic comparison of phenome-wide association study of electronic medical record data and genome-wide association study data.</a> Nat Biotechnol. 31 (12), 1102-1110 (2013).</li>
<li>Wang, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mining+drug-disease+relationships+as+a+complement+to+medical+genetics-based+drug+repositioning%3A+Where+a+recommendation+system+meets+genome-wide+association+studies%5BTitle%5D)+AND+%22Clin+Pharmacol+Ther%22%5BJournal%5D)">Mining drug-disease relationships as a complement to medical genetics-based drug repositioning: Where a recommendation system meets genome-wide association studies.</a> Clin Pharmacol Ther. 97 (5), 451-454 (2015).</li>
<li>Sanseau, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Use+of+genome-wide+association+studies+for+drug+repositioning%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Biotechnol%22%5BJournal%5D)">Use of genome-wide association studies for drug repositioning.</a> Nat Biotechnol. 30 (4), 317-320 (2012).</li>
<li>Xu, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Validating+drug+repurposing+signals+using+electronic+health+records%3A+a+case+study+of+metformin+associated+with+reduced+cancer+mortality%5BTitle%5D)+AND+%22J+Am+Med+Inform+Assoc%22%5BJournal%5D)">Validating drug repurposing signals using electronic health records: a case study of metformin associated with reduced cancer mortality.</a> J Am Med Inform Assoc. 22 (1), 179-191 (2015).</li>
</ol>

Autorzy oświadczają, że nie mają konkurencyjnych interesów finansowych.

Opisany tutaj protokół dla interaktywnego pulpitu RE:fine Drugs może być modyfikowany na różne sposoby, zgodnie z preferencjami użytkownika. Metoda ta w unikalny sposób integruje dane GWAS i PheWAS jako nowy paradygmat leżący u podstaw generowania hipotez zmiany przeznaczenia leków. W szczególności system ten zapewnia dostęp zarówno do 52 966 asocjacji PheWAS, jak i 7 945 asocjacji GWAS z zaawansowanymi opcjami filtrowania wyników według typu badania, wielkości efektu i/lub poziomu istotności. Kolejną zaletą tej metody w porównaniu z istniejącymi obliczeniowymi narzędziami do zmiany przeznaczenia leków jest to, że zapytania mogą być wykonywane z perspektywy leku, genu lub choroby. 
Ta metoda ma kilka ograniczeń. Obecnie dane PheWAS są ograniczone głównie do populacji dorosłych pacjentów z pięciu instytucji należących do sieci Elektronicznej Dokumentacji Medycznej i Genomiki (eMERGE) o średnim wieku 69,5 lat 12. Dodatkowo, funkcja "potencjału ponownego wykorzystania" wykorzystuje współwystępowanie wyszukiwanych terminów w abstraktach Medline jako jedno z kryteriów. Powszechnie wiadomo, że metody eksploracji tekstu wykorzystujące współwystępowanie mają ograniczenia w odniesieniu do struktury składniowej i stronniczości literatury. W związku z tym zalecamy, aby ta funkcja była wykorzystywana jako punkt wyjścia do zbadania potencjalnej nowości i/lub dowodów potwierdzających określone hipotezy dotyczące zmiany przeznaczenia leku oraz zalecamy dodatkowe badania w literaturze biomedycznej i bazach danych badań klinicznych. 
Przyszłe kierunki tych prac, które nie zostały tutaj opisane, polegałyby na rozszerzeniu tej bazy danych o dodatkowe źródła danych GWAS i PheWAS w miarę ich dostępności. Podobne wysiłki mające na celu systematyczne przekładanie wyników badań GWAS na dużą skalę na hipotezy dotyczące zmiany przeznaczenia leków zostały wcześniej opublikowane 9,13-14. Przydatne może być porównanie tych różnych przepływów pracy w celu przewidywania kandydatów na leki na podstawie danych GWAS w przyszłych badaniach. Ponadto istnieje kilka innych metod obliczeniowego generowania hipotez zmiany przeznaczenia leków na podstawie różnych źródeł danych, w tym: genomiki, transkryptomiki, struktur chemicznych, profili skutków ubocznych leków, jak wcześniej podsumowano 6,11. Przyszłe postępy metodologiczne mogą również obejmować automatyzację przewidywania kombinacji leków i dostarczanie informacji na temat toksyczności leków, które pomogą w prowadzeniu dalszych badań nad potencjalnymi lekami. 
Co więcej, hipotezy wygenerowane w ramach projektu RE:fine Drugs mogą być dalej weryfikowane przy użyciu elektronicznej dokumentacji medycznej przed rozpoczęciem badań klinicznych 15. Wreszcie, potrzebne będą dalsze badania, aby porównać ten system z innymi metodami zmiany przeznaczenia leków opartymi na celu.

Kosztowne i nieefektywne procesy związane z tradycyjnymi metodami odkrywania leków, w tym wysokoprzepustowe badania przesiewowe leków i związków ołowiowych, przyczyniają się do opóźnień w przekładaniu odkryć badawczych na terapie dla pacjentów 1,2. Średnio 1 miliard dolarów amerykańskich i 15-20 lat potrzeba na sprowadzenie nowego leku z ławki do łóżka pacjenta 3. Co więcej, 52% leków zawodzi podczas opracowywania w badaniach klinicznych fazy 1, a tylko 25% związków, które wchodzą w fazę 2, przechodzi do pełnych badań klinicznych fazy 3 4. Celem zmiany przeznaczenia lub repozycjonowania leków jest odnowienie nieudanych leków i/lub znalezienie nowych wskazań dla zatwierdzonych leków, aby szybciej i z wyższym wskaźnikiem powodzenia dostarczać pacjentom nowe terapie. Zmiana przeznaczenia leku może skrócić czas udostępniania leków do stosowania u pacjentów do 3-12 lat 5. Do ważnych zastosowań medycznych w zakresie zmiany przeznaczenia leków należą: choroby o złym rokowaniu i niskich wskaźnikach przeżycia, choroby lekooporne, niedofinansowane obszary badań nad chorobami oraz zubożałe i niedostatecznie obsługiwane populacje pacjentów.
Obliczeniowa zmiana przeznaczenia leku jest zdefiniowana jako proces projektowania i walidacji zautomatyzowanych przepływów pracy, które mogą generować hipotezy dla nowych wskazań dla kandydata na lek 6. Istniejące obliczeniowe metody zmiany przeznaczenia leków zostały skategoryzowane jako oparte na celach, wiedzy, sygnaturach, sieciach i mechanizmach ukierunkowanych i mogą być zorientowane z perspektywy genów, chorób lub leków. Ponadto podejścia obliczeniowe mogą jeszcze bardziej przyspieszyć eksperymenty walidacyjne typu proof-of-concept oraz badania kliniczne na małą skalę dotyczące kandydatów na leki o zmienionym przeznaczeniu 7. Wcześniej informowaliśmy o "RE:fine Drugs", ogólnodostępnym, interaktywnym narzędziu internetowym do generowania hipotez zmiany przeznaczenia leków w oparciu o przechodnią teorię relacji lek-gen-choroba 8. Ogólnym celem tej metody jest systematyczna integracja różnych rodzajów leków, danych genetycznych i klinicznych, aby umożliwić zmianę przeznaczenia leków użytkownikom z różnych społeczności, w tym społeczności klinicznych, branżowych i regulacyjnych. Podstawowe metody tego systemu zostały wcześniej opisane w odniesieniu do wykorzystania danych z badania asocjacyjnego całego genomu (GWAS) i badania asocjacyjnego całego fenomu (PheWAS) w badaniach nad zmianą przeznaczenia leków 9,10. Nowatorskie połączenie tych typów danych odróżnia nasze narzędzie internetowe od innych metod opartych na celach 6,11.
System RE:fine Drugs zawiera obecnie 60 911 hipotez zmiany przeznaczenia leków, obejmujących 916 leków, 567 genów i 1 770 chorób. Narzędzie internetowe zapewnia przyjazny dla użytkownika interfejs dla badaczy, którzy mogą interaktywnie wyszukiwać hipotezy dotyczące zmiany przeznaczenia leków i ustalać ich priorytety przy użyciu różnych kryteriów. Na przykład, użytkownicy mogą filtrować hipotezy dotyczące zmiany przeznaczenia leków, korzystając z pomocy w literaturze biomedycznej i bazie danych badań klinicznych, istotnych wartości p, ilorazów szans asocjacyjnych lub według konkretnych wskazań. Jedynym wymogiem dla tego systemu jest dostęp do Internetu.

<table><tbody><tr><td>Uzyskaj dostęp do strony głównej dla " RE:Dobre leki" pod następującym linkiem: http://drug-repurposing.nationwidechildrens.org.&nbsp;</td><td>n/a</td><td>n/d</td><td>Jedynym wymaganiem dla tego systemu jest dostęp do Internetu</td></tr></tbody></table>

generowanie hipotez zmiany przeznaczenia leków za pomocą systemu "re:fine drugs"

Drug Repurposing Hypothesis Generation Using the "RE:fine Drugs" System

Obietnica zmiany przeznaczenia leków polega na tym, że istniejące leki mogą być używane do nowych wskazań chorobowych, aby ograniczyć wysokie koszty i czas na zatwierdzenie. Celem metod obliczeniowych do zmiany przeznaczenia leków jest umożliwienie rozwiązań umożliwiających bezpieczniejsze, tańsze i szybsze odkrywanie leków. W tym celu opracowaliśmy nowatorską metodę, która integruje genetyczne i kliniczne dane fenotypowe z badań GWAS i PheWAS na dużą skalę ze szczegółowymi informacjami o lekach na temat koncepcji przechodnich triad lek-gen-choroba. Stworzyliśmy "RE:fine Drugs", ogólnodostępny, interaktywny pulpit nawigacyjny, który automatyzuje wyszukiwanie oparte na genach, chorobach i lekach w celu zidentyfikowania kandydatów na leki do zmiany przeznaczenia. To narzędzie internetowe obsługuje przyjazny dla użytkownika interfejs, który zawiera szereg zaawansowanych opcji wyszukiwania i eksportu. Wyniki mogą być traktowane priorytetowo na różne sposoby, w tym między innymi w oparciu o literaturę biomedyczną, siłę i istotność statystyczną powiązań GWAS i/lub PheWAS, wskazania chorobowe i cele molekularne leków. W tym miejscu przedstawiamy protokół, który ilustruje funkcjonalności dostępne w systemie "RE:fine Drugs" i bada różne zaawansowane opcje poprzez studium przypadku.

W tym przykładzie gen „IL2RB” został wprowadzony jako zapytanie oparte na genie i został automatycznie rozpoznany jako taki przez funkcję autouzupełniania (Rysunek 1). Zwrócono dwanaście hipotez dotyczących repozycjonowania leków dla genu IL2RB, jak pokazano na Rysunku 2. Szczegółowa strona informacyjna dla konkretnej hipotezy repozycjonowania leku, w tym przypadku „daclizumab”, jest dostępna z kolumny „Info” (Rysunek 3). Wyniki na karcie leków zostały przefiltrowane tak, aby wyświetlić wszystkie wyniki odpowiadające lekowi „daclizumab”, jak pokazano na Rysunku 4. Rysunek 5 przedstawia wyłącznie te leki, które mają znane wskazanie dla terminu choroby „transplant” (źródło: baza danych DrugBank). Karta asocjacji pozwala użytkownikowi filtrować relacje SNP-fenotyp według istotności statystycznej (P-value) oraz wielkości efektu genetycznego (odds ratio), zdefiniowanej jako stosunek szans wystąpienia choroby u osób z konkretnym genotypem (allele SNP) do szans wystąpienia choroby u osób bez tego allelu SNP. Rysunek 6 przedstawia wyniki przefiltrowane na karcie asocjacji w zakresie P-Value od 0,000001 do 0,05. Rysunek 7 pokazuje hipotezy repozycjonowania leków specyficzne dla „asthma” na podstawie nowych wskazań znalezionych w badaniu. Rysunek 8 przedstawia wyniki na karcie potencjału, przefiltrowane według minimalnej liczby 5 streszczeń Medline zawierających współwystępowanie terminów leku i choroby. W tym przykładzie wszystkie wyniki leków na karcie genów są skierowane na gen „IL2RB”, co odpowiada oryginalnemu terminowi zapytania (Rysunek 9). Na koniec Rysunek 10 przedstawia wyniki przefiltrowane na karcie „action”, aby zwrócić wszystkie leki, które działają jako agoniści w odniesieniu do genu IL2RB.
<img alt="Relacje lek-gen-choroba; schemat przedstawia potencjał do reproponowania leków; interaktywny panel sterowania." src="/files/ftp_upload/54948/54948fig1.jpg" data-altupdatedat="1788235205000" data-alt="Rycina 1"> 
Rycina 1: Strona główna interaktywnego panelu sterowania RE:fine Drugs. Użytkownicy mogą rozpocząć wyszukiwanie, wpisując nazwę leku, nowe wskazanie terapeutyczne lub symbol genu. Dostępne są również linki do artykułów referencyjnych GWAS i PheWAS opisujących metodologie generowania hipotez dotyczących reproponowania leków. <a href="https://cloudfront.jove.com/files/ftp_upload/54948/54948fig1large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.</a>
<img alt="Panel sterowania dla repozycjonowania leków; tabela danych gen-choroba; wyszukiwanie IL2RB, astma, reumatoidalne zapalenie stawów." src="/files/ftp_upload/54948/54948fig2.jpg" data-altupdatedat="1788235205000" data-alt="Rysunek 2"> 
Rysunek 2: Funkcja autouzupełniania dla wpisów zapytań. Jako przykład, termin zapytania o gen „IL2RB” został automatycznie rozpoznany jako termin genu. <a href="https://cloudfront.jove.com/files/ftp_upload/54948/54948fig2large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić większą wersję tego rysunku.</a>
<img alt="Panel sterowania reprofilowaniem leków; badanie GWAS; gen IL2rb; SNP rs2284033; wskazanie: astma." src="/files/ftp_upload/54948/54948fig3.jpg" data-altupdatedat="1788235205000" data-alt="Rycina 3"> 
Rycina 3: Tabela wyników reprofilowania leków wygenerowana na podstawie zapytania opartego na genie (np. IL2RB). Wygenerowano dwanaście hipotez reprofilowania leków dla genu IL2RB. <a href="https://cloudfront.jove.com/files/ftp_upload/54948/54948fig3large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.</a>
<img alt="Interfejs pulpitu nawigacyjnego do repozycjonowania leków w celu identyfikacji zależności lek-choroba; zawiera tabelę danych." src="/files/ftp_upload/54948/54948fig4.jpg" data-altupdatedat="1788235205000" data-alt="Rysunek 4"> 
Rysunek 4: Strona informacyjna dla poszczególnych leków dostępna ze strony z wynikami. Kliknięcie ikony w kolumnie „Info” wyświetla szczegółowe informacje dla leku daclizumab. <a href="https://cloudfront.jove.com/files/ftp_upload/54948/54948fig4large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.</a>
<img alt="Panel sterowania ponownym wykorzystaniem leków; dane GWAS; lek-gen-choroba; interaktywne filtry wyszukiwania; wyniki w tabeli." src="/files/ftp_upload/54948/54948fig5.jpg" data-altupdatedat="1788235205000" data-alt="Rysunek 5"> 
Rysunek 5: Opcja zaawansowanego wyszukiwania w zakładce leków umożliwiająca filtrowanie według konkretnego leku. W tym przykładzie pokazano trzy wyniki dla leku daclizumab. <a href="https://cloudfront.jove.com/files/ftp_upload/54948/54948fig5large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.</a>
<img alt="Interaktywny panel do reproponowania leków; wyświetla wartości P, ilorazy szans; filtry wyszukiwania danych." src="/files/ftp_upload/54948/54948fig6.jpg" data-altupdatedat="1788235205000" data-alt="Rycina 6"> 
Rycina 6: Opcja zaawansowanego wyszukiwania w zakładce leków umożliwiająca filtrowanie według konkretnego wskazania chorobowego z bazy danych DrugBank. Wyświetlono wszystkie leki o znanym wskazaniu dla terminu chorobowego „transplant”. <a href="https://cloudfront.jove.com/files/ftp_upload/54948/54948fig6large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.</a>
<img alt="Interaktywny panel sterowania do repositionowania leków; tabela danych z wartościami P, wskazaniami i symbolami genów." src="/files/ftp_upload/54948/54948fig7.jpg" data-altupdatedat="1788235205000" data-alt="Rycina 7"> 
Rycina 7: Opcja zaawansowanego wyszukiwania w zakładce asocjacji w celu filtrowania według poziomu istotności. W tym przypadku przedstawiono osiem wyników, których poziom istotności asocjacji mieści się w zakresie P-Value od 0,000001 do 0,05. <a href="https://cloudfront.jove.com/files/ftp_upload/54948/54948fig7large.jpg" target="_blank">Proszę kliknąć tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.</a>
<img alt="Interaktywny pulpit nawigacyjny dla możliwości przeprofilowania leków; analiza danych z potencjalnymi linkami do badań klinicznych." src="/files/ftp_upload/54948/54948fig8.jpg" data-altupdatedat="1788235205000" data-alt="Rysunek 8"> 
Rysunek 8: Zaawansowana opcja wyszukiwania w zakładce chorób, umożliwiająca filtrowanie według konkretnego wskazania terapeutycznego wyodrębnionego w niniejszym badaniu. W tym przykładzie pokazano cztery wyniki dla astmy jako nowego wskazania terapeutycznego. <a href="https://cloudfront.jove.com/files/ftp_upload/54948/54948fig8large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.</a>
<img alt="Panel repurposingu leków, interaktywna tabela, powiązania gen-choroba, wyniki badań GWAS, nowe leki." src="/files/ftp_upload/54948/54948fig9.jpg" data-altupdatedat="1788235205000" data-alt="Rycina 9"> 
Rycina 9: Zaawansowana opcja wyszukiwania w zakładce potential, służąca do filtrowania według współwystępowania terminów dotyczących leków i chorób w abstraktach Medline. W tym przykładzie przedstawiono cztery wyniki, które są poparte minimalną liczbą 5 abstraktów Medline zawierających współwystępowanie terminów dotyczących leku i choroby. <a href="https://cloudfront.jove.com/files/ftp_upload/54948/54948fig9large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić większą wersję tej ryciny.</a>
<img alt="Interaktywny panel sterowania do reproponowania leków. Wykres przedstawiający lek, wskazanie, badanie, nowe zastosowanie." src="/files/ftp_upload/54948/54948fig10.jpg" data-altupdatedat="1788235205000" data-alt="Rysunek 10"> 
Rysunek 10: Opcja wyszukiwania zaawansowanego w zakładce genu umożliwiająca filtrowanie według konkretnego symbolu genu, gdzie wszystkie wyniki odpowiadają genowi IL2RB użytemu w oryginalnym zapytaniu. W tym przykładzie wszystkie wyniki leków w zakładce genu są ukierunkowane na gen „IL2RB”, co odpowiada oryginalnemu terminowi zapytania. Opcja wyszukiwania zaawansowanego w zakładce działania umożliwiająca filtrowanie wyłącznie leków będących agonistami. W tym przykładzie zwrócono sześć wyników dla wszystkich leków, które działają jako agoniści w obrębie genu IL2RB. <a href="https://cloudfront.jove.com/files/ftp_upload/54948/54948fig10large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.</a>

Tutaj opisujemy protokół wykorzystujący internetowe narzędzie do generowania hipotez zmiany przeznaczenia leków: "RE:fine Drugs." Protokół ten może być modyfikowany zgodnie z preferencjami użytkownika na poziomie typu zapytania (gen, lek lub choroba) i/lub zakresu dostępnych opcji zaawansowanych.

Generowanie hipotez zmiany przeznaczenia leków za pomocą systemu "RE:fine drugs"

The promise of drug repurposing is that existing drugs may be used for new disease indications in order to curb the high costs and time for approval. The ...

Ogólnym celem tego narzędzia programistycznego jest generowanie i priorytetyzacja hipotez dotyczących repozycjonowania leków w oparciu o dane z badań asocjacyjnych całego genomu (GWAS) oraz danych z badań asocjacyjnych całego fenomu (PheWAS). Metoda ta może pomóc w odpowiedzi na pytania z obszaru odkrywania leków, w tym które dostępne leki można repozycjonować przy zastosowaniu wskazań chorobowych oraz które kandydaty mają silniejsze wsparcie w literaturze. Główną zaletą tej techniki jest dostępność wielu punktów wyjścia do badania potencjału repozycjonowania, niezależnie od tego, czy analiza prowadzona jest z perspektywy konkretnej choroby, genu czy leku.Przejdź do strony głównej RE:fine Drugs. Rozpocznij od wpisania terminu wyszukiwania w pasku wyszukiwania. Terminem tym może być generyczna nazwa leku, nowe wskazanie terapeutyczne dla choroby lub gen.Skonfiguruj filtr paska wyszukiwania, aby obejmował jedynie nazwę leku, nową wskazanie terapeutyczne, symbol genu lub wszystkie kategorie. Pasek wyszukiwania posiada funkcję autouzupełniania wpisywanych zapytań. Wpisz słowo kluczowe i kliknij przycisk Szukaj.Tabelę wyników można zapisać na kilka sposobów, wymienionych w górnym wierszu. Przejdź do opcji zaawansowanego wyszukiwania, aby włączyć funkcję informacji o lekach. Kliknij ikonę w kolumnie Info przy konkretnym leku.Zapoznaj się ze stroną wyświetlającą wartość p dla korelacji, nazwą choroby, nazwą leku, szczegółami dotyczącymi genów oraz szczegółami dotyczącymi leku. Kliknij przycisk Advanced znajdujący się po prawej stronie strony, aby uzyskać dostęp do wielu opcji pozwalających na dalsze doprecyzowanie przedstawionych wyników. Zaawansowane opcje wyszukiwania obejmują modyfikacje w zakresie leku, korelacji, choroby, potencjału, genu oraz działania.Eksportuj tabele z wynikami, klikając przycisk Export po prawej stronie strony. Kliknij przycisk Simple, aby rozwinąć okno wyszukiwania zaawansowanego. W zakładce opcji zaawansowanych dotyczącej leków określ konkretne wskazanie terapeutyczne lub dodatkową nazwę leku, aby przefiltrować wyniki.Kliknij kartę association, aby przefiltrować wyniki według poziomu istotności P-Value, skorygowanej wartości P-Value z uwzględnienieme stopnia fałszywych odkryć (false discovery rate), wielkości efektu i/lub rodzaju badania. W karcie disease określ opis konkretnej choroby dla przewidywanego nowego zastosowania. W karcie potential przefiltruj wyniki w zależności od tego, czy wskazanie leku znajduje się w bazie danych DrugBank, liczby abstraktów Medline z jednoczesnym występowaniem leku i choroby oraz liczby ClinicalTrials.wpisy w bazie danych gov z taką współwystępowością, a także potencjał do ponownego wykorzystania. W zakładce gene (gen) wprowadź identyfikator polimorfizmu pojedynczego nukleotydu lub symbol genu, aby przefiltrować wyniki według konkretnych genów będących celem leku. Kliknij zakładkę action (działanie) i określ typ działania leku przeciwko celu leku jako agonistę, antagonistę, inny, nieznany lub wszystkie.W tym przykładzie gen IL2RB został wprowadzony jako zapytanie oparte na genie, w wyniku czego zwrócono 12 hipotez dotyczących repurposingu leków dla genu IL2RB. Szczegółowa strona informacyjna dla konkretnej hipotezy repurposingu leku jest dostępna z kolumny info. Przedstawiono tutaj wyłącznie te leki, które mają znane wskazanie dla terminu choroba przeszczepienia.Zakładka asocjacji umożliwia użytkownikowi filtrowanie relacji między fenotypem a SNP pod kątem istotności statystycznej oraz wielkości efektu genetycznego. Wielkość efektu genetycznego jest definiowana jako szansa wystąpienia choroby u osób z konkretnym genotypem w stosunku do szansy u osób bez allelu SNP. Wyniki w zakładce potencjalnych powiązań mogą być filtrowane według kryterium minimum pięciu abstraktów w bazie Medline, w których występuje współwystępowanie terminów dotyczących leku i choroby.W tym przykładzie wszystkie wyniki leków w zakładce genów są skierowane na gen IL2RB odpowiadający oryginalnemu zapytaniu. Na koniec, wyniki przefiltrowane jako agoniści w zakładce działania zwracają wszystkie leki, które działają jako agoniści w odniesieniu do genu IL2RB. Po obejrzeniu tego filmu powinieneś posiadać dobrą wiedzę na temat tego, jak używać narzędzia RE:fine Drugs do generowania i priorytetyzowania hipotez dotyczących przeprojektowania leków.

drug-repurposing-hypothesis-generation-using-the-refine-drugs-system

Research

JoVE Journal

Medicine

Medycyna

W niniejszej pracy opisujemy nowatorski wysokoprzepustowy test chemicznie indukowanego stanu zapalnego, którego celem jest identyfikacja bioaktywnych substancji immunomodulujących. Skutecznie połączyliśmy zautomatyzowaną mikroskopię z autorskimi skryptami oprogramowania, co umożliwia automatyczną kwantyfikację odpowiedzi zapalnej, a także dalsze przetwarzanie, analizę, wydobywanie i przechowywanie danych.

Usprawnianie odkrywania leków: zautomatyzowany wysokotreściowy test stanu zapalnego u rybek danio pręgowanych

Opisujemy implementację strategii REPLACE do celowania w interakcje białko-białko. REPLACE to iteracyjna strategia obejmująca podejścia syntetyczne i obliczeniowe w celu przekształcenia zoptymalizowanych inhibitorów peptydowych w cząsteczki podobne do leków.

Opracowanie inhibitorów oddziaływań białko-białko poprzez REPLACE: zastosowanie do projektowania i rozwoju konkurencyjnych inhibitorów CDK niebędących ATP

Oporność na leki celowane jest powszechna, a potrzeba identyfikacji mechanizmów oporności - przed lub po rozpoczęciu badań klinicznych - jest kluczowa dla kierowania alternatywnymi strategiami leczenia klinicznego. W tym miejscu przedstawiamy protokół parowania wyprowadzenia linii lekoopornych in vitro z sekwencjonowaniem, aby przyspieszyć odkrycie tych mechanizmów.

Implementacja testów oporności na leki in vitro: maksymalizacja potencjału w zakresie odkrywania klinicznie istotnych mechanizmów oporności

Przedstawiony tutaj protokół opisuje platformę do identyfikacji małych cząsteczek w leczeniu chorób wątroby. Przedstawiono szczegółowy opis szczegółowy różnicowania iPSC w komórki o charakterystyce hepatocytów na płytkach 96-dołkowych oraz wykorzystania komórek do badań przesiewowych w poszukiwaniu małych cząsteczek o potencjalnej aktywności terapeutycznej.

Wykorzystanie ludzkich indukowanych pluripotencjalnych komórek hepatocytów pochodzących z komórek macierzystych do odkrywania leków

To badanie miało na celu przedstawienie strategii identyfikacji interakcji lek-peptyd. Strategia obejmuje biopanowanie krótkich peptydów rozpoznających leki w oparciu o bioczujnik mikrowagi kwarcowej (QCM), a następnie analizę bioinformatyczną w celu ilościowej oceny uzyskanych informacji w celu rozpoznania leku i adnotacji miejsc wiązania leku na białkach.

Oparta na biosensorach strategia wysokoprzepustowej analizy biopanningowej i bioinformatycznej do globalnej walidacji interakcji lek-białko

Monitorowanie zmian temperatury topnienia docelowego białka (np. test przesunięcia termicznego, TSA) jest efektywną metodą badania bibliotek fragmentów kilkuset związków. Przedstawiamy protokół TSA implementujący wspomaganą robotyką nanoróżnicową fluorymetrię skaningową (nano-DSF) do monitorowania wewnętrznej fluorescencji tryptofanu i rozpraszania wstecznego światła w celu badania przesiewowego fragmentów.

Nanoróżnicowa fluorymetria skaningowa do badań przesiewowych w wykrywaniu odprowadzeń na podstawie fragmentów

Obecne prace opisują protokół uruchamiania algorytmu Pathway2Targetes, skryptu R, który przewiduje i priorytetowo nadaje cele terapeutyczne na podstawie profilu szlaków sygnalizacji wewnątrzkomórkowej generowanej przez porównanie próbek przypadków i kontrolnych z eksperymentu sekwencjonowania RNA w masowym składzie.

Wykorzystanie list genów wyrażanych różnicowo ekspresyjnie u człowieka do analizy wzbogacania szlaków w dalszej części i priorytetyzacji celów

W niniejszej pracy opracowaliśmy metodę badania skuteczności leków z wykorzystaniem chirurgicznych preparatów guzów mózgu, nazwaną „metodą eksplantatu guza”. Dzięki tej metodzie możemy ocenić skuteczność leków bez naruszania mikrośrodowiska guzów litych. Aby potwierdzić wiarygodność tej metody, przedstawiamy reprezentatywne dane z badania naszego preparatu glejaka traktowanego obecnie stosowanym w pierwszej linii chemioterapii temozolomidem.

Metoda opracowywania nowych leków przeciwnowotworowych z wykorzystaniem eksplantatów guzów z materiału chirurgicznego

Sondowa konfokalna laserowa endomikroskopia umożliwia obrazowanie w czasie rzeczywistym dróg moczowych człowieka podczas cystoskopii, zapewniając dynamiczne obrazowanie intravitalne stanów patologicznych, takich jak rak pęcherza moczowego, z rozdzielczością komórkową. Endomikroskopia może zwiększyć dokładność diagnostyczną standardowej endoskopii w białym świetle oraz zapewnić śródoperacyjne prowadzenie obrazowe w celu usprawnienia resekcji chirurgicznej.

Sondowa konfokalna laserowa endomikroskopia dróg moczowych: Technika

Analiza ex vivo zmian w tętnicach z modeli zwierzęcych chorób sercowo-naczyniowych klasycznie opiera się na technikach histologicznych i immunohistochemicznych. Zapewniają one 2-wymiarowe pomiary w 3-wymiarowych zmianach. W artykule opisano generowanie zmian tętniczych do analizy ilościowej w 3 wymiarach z wykorzystaniem optycznej tomografii projekcyjnej.

Generowanie i 3-wymiarowa ocena ilościowa zmian w tętnicach u myszy za pomocą optycznej tomografii projekcyjnej

Poznaj metodę generowania hipotez zmiany przeznaczenia leków za pomocą narzędzia RE:fine Drugs. Wykorzystuje dane genomowe i fenomiczne do priorytetyzacji kandydatów terapeutycznych.

Generowanie hipotez zmiany przeznaczenia leków za pomocą systemu "RE:fine drugs"

Przeglądaj więcej filmów