Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
Click here for the English version

Medicine

Drug Repurposing Hypothesengenerierung Mit der "RE: Fein Drugs" System

Published: December 11, 2016 doi: 10.3791/54948

Introduction

Die teure und ineffiziente Prozesse mit traditionellen Entdeckung Ansätze Droge verbunden sind , einschließlich Hochdurchsatz - Wirkstoff und Leitsubstanz - Screening, tragen zu Verzögerungen bei der Übersetzung von 1,2 Forschung Entdeckungen in Therapien für Patienten. Ein Durchschnitt von 1 Milliarde US - Dollar und von 15 bis 20 Jahren ist erforderlich , um das Bett 3 ein neues Medikament von der Bank zu bringen. Ferner scheitern 52% der Medikamente während der Entwicklung in klinischen Phase - 1 - Studien, und nur 25% der Verbindungen , die 4 Phase 2 gehen in die volle Phase 3 der klinischen Studien eintreten. Das Ziel der Drogen Umwidmung oder Drogen Neupositionierung ist gescheitert Drogen zu erneuern und / oder neue Indikationen für zugelassene Medikamente, um neue Therapien für die Patienten schneller und mit einer höheren Erfolgsrate zu liefern, finden. Drug Repurposing kann die Timeline zu verringern , um für 5 bei Patienten von 3-12 Jahren Gebrauch Medikamente zur Verfügung zu stellen. Wichtige medizinische Anwendungen für die Arzneimittel Repurposing sind: Krankheiten mit schlechter prognosist und niedrige Überlebensraten, arzneimittelresistenten Krankheiten, unterfinanziert Krankheit Forschungsbereiche und verarmten und unterversorgte Patientengruppen.

Computational Medikament Repurposing wird definiert als der Prozess der Entwicklung und Validierung von automatisierten Workflows , die 6 Hypothesen für neue Indikationen für einen Medikamentenkandidaten generieren können. Bestehende Rechendrogen Repurposing Methoden wurden zielbasierte kategorisiert, wissensbasierte, signaturbasierten, netzwerkbasierte und gezielte-Mechanismus-basierte, und kann von Gen, Krankheit oder Drogen Perspektiven ausgerichtet sein. Darüber hinaus können Rechenansätze weiter Proof-of-Concept - Experimente Validierung beschleunigen und kleine klinische Studien für repurposed Wirkstoffkandidaten 7. Wir haben früher auf "RE: Fein Drugs" berichtet, eine frei verfügbare, interaktive Web-basiertes Tool für die Generierung Medikament Repurposing Hypothese basiert auf der Theorie der transitive Drug-Gene-Krankheit Beziehungen 8. Die Gesamt goal dieser Methode ist es, systematisch verschiedene Arten von Drogen, genetischen und klinischen Daten integrieren Arzneimittel zu ermöglichen, für die Nutzer aus verschiedenen Gemeinden Adaptierung einschließlich klinischer, Industrie und Regulierungs Gemeinden. Die grundlegenden Methoden für dieses System wurden für die Verwendung von genomweiten Assoziationsstudie (GWAS) und phenome weite Assoziationsstudie (PheWAS) Daten in Droge Repurposing Forschung 9,10 zuvor berichtet. Die neuartige Kombination dieser Arten von Daten unterscheidet unser Webtool von anderen zielbasierte Methoden 6,11.

Die RE: Fein Drugs System enthält derzeit 60.911 Droge Repurposing Hypothesen Abdeckung 916 Drogen, 567 Gene und 1.770 Erkrankungen. Das Webtool bietet eine benutzerfreundliche Schnittstelle für Forscher interaktiv Hypothesen Droge Umwidmung zu suchen und zu priorisieren sie diverse Kriterien. Zum Beispiel kann der Anwender Medikament Repurposing Hypothesen mit Unterstützung in der biomedizinischen Literatur und klinischen Studien filtern Database signifikante p-Werte, Vereinigungs- Odds Ratios oder durch spezifische Indikationen. Die einzige Voraussetzung für dieses System ist ein Internetzugang.

Protocol

1. Einleitung von Abfragen von Gene, Drogen- oder Krankheitsbedingungen

  1. Besuchen Sie die Homepage für "RE: Fein Drugs" unter folgendem Link: http://drug-repurposing.nationwidechildrens.org. Beginnen Sie mit einem Suchbegriff in die Suchleiste aus einem der folgenden drei Kategorien eingeben: Arzneimittel (Generika-Name), Krankheit (neue medizinische Indikation) oder Gen (offizielle HGNC Gen-Symbol).
  2. Filtern Sie die Suchleiste Funktion, um nur "Drug Name", "Neue medizinische Indikation", "Gene Symbol" oder "Alle" Kategorien. Die Suchleiste enthält eine automatische Füllfunktion für die Suche nach Einträgen.
  3. Legen Sie in einem Schlüsselwort, und klicken Sie auf die Schaltfläche "Suchen". Sortieren Sie die Tabelle der Ergebnisse durch eine der folgenden Spalten: "Drug", "Registrierte Indikation", "P-Value", "P-Wert eingestellt", "Odds Ratio", "Studie", "Neue Anzeige", Drug " Bank-Anzeige "," # von Medline Abstracts "," # von Clinische Test Registry "," Potenzial "," SNP "," Gene "oder" Aktion ".
  4. Navigieren Sie zu der erweiterten Suche, um die Informationen über die Drogen-Funktion zu aktivieren. Klicken Sie auf das Symbol in der Spalte "Info" für ein bestimmtes Medikament. Beachten Sie eine Seite, die alle die entsprechenden Informationen, einschließlich p-Wert für den Verein führt, Krankheitsname, Drug Name, Gene Details (NCBI Gene Link) und Drug Details (Drugbank Link).

2. Erforschung von Erweiterte Optionen

  1. Klicken Sie auf die Schaltfläche "Erweitert" auf der rechten Seite der Seite befindet, und mehrere Möglichkeiten, um die Ergebnisse weiter verfeinern werden zur Verfügung gestellt. Die erweiterte Suchoptionen umfassen Modifikationen an folgende: Droge, Assoziation, Krankheit, Potenzial, Gen und Handeln.
  2. Export Ergebnistabellen, indem Sie auf die Schaltfläche "Exportieren" auf der rechten Seite der Seite klicken. Klicken Sie auf das "Simple" Taste, um das erweiterte Suchfenster nach unten klappen. </ Li>
  3. Im Rahmen der erweiterten Option "Arzneimittel" Registerkarte, geben Sie eine bestimmte Droge Anzeige oder eine zusätzliche Medikamentennamen Ergebnisse zu filtern.
  4. Im Rahmen der "Vereinigung" Registerkarte Filter Ergebnisse der Signifikanzniveau P-Wert, das bereinigte P-Wert mit FDR, Effektgröße (Odds Ratio), und / oder Studientyp (GWAS, PheWAS oder beides).
  5. Unter der "Krankheit" Registerkarte, geben Sie eine bestimmte Krankheit Beschreibung für die vorhergesagte neue Verwendung.
  6. Unter dem "Potenzial" Registerkarte Filter Ergebnisse nach einem der folgenden Kriterien: (i) ob die Droge Indikation in der Drugbank Datenbank enthalten ist, (ii) Anzahl der Medline Abstracts mit Co-Auftreten des Arzneimittels und der Krankheit, ( iii) Anzahl der ClinicalTrials.gov Datenbankeinträge mit Co-Auftreten des Arzneimittels und der Krankheit und (iv) Repurposing Potential.
    HINWEIS: Die Repurposing Mögliche Option beschreibt die Neuheit der Entdeckung: (i) bekannt: Beziehung bereits in der Datenbank existiert Drugbank, (ii) stark unterstützt: Einige Unterstützung sowohl in der klinischen Studie Registrierung und die Abstracts Medline, (iii) Likely: eine gewisse Unterstützung in entweder klinischen Studie Registrierung oder die Medline Abstracts und (iv) Neuartige: keine Beweise in klinischen Studien Register noch in Medline Abstracts.
  7. Unter dem "Gen", geben Sie eine SNP-Kennung oder Gene Symbol Ergebnisse durch spezifische Droge Zielgene zu filtern.
  8. Unter der Registerkarte "Aktion", geben Sie den Drogenaktionstyp gegen das Medikament Ziel (n), einschließlich Agonist, Antagonist, andere, unbekannte oder alle (Quelle: Drugbank-Datenbank).

Representative Results

In diesem Beispiel wurde das Gen "IL2RB" als ein Gen-Abfrage eingegeben, und wurde als solches durch die auto-fill - Funktion (Abbildung 1) automatisch erkannt. Die zwölf Medikament Repurposing Hypothesen für die IL2RB Gen zurückgegeben werden , wie in Abbildung 2 dargestellt. Detaillierte Informationsseite für ein bestimmtes Medikament Repurposing Hypothese "Daclizumab" in diesem Fall wird aus der Spalte "Info" (Abbildung 3) zur Verfügung gestellt. Die Ergebnisse wurden gefiltert auf die Droge Register von allen Ergebnissen wurde auf die "Daclizumab" Droge entspricht, wie in Abbildung 4 dargestellt. Abbildung 5 zeigt nur die Arzneimittel mit einer bekannten Indikation für die "Transplantation" Krankheit Begriff (Quelle: Drugbank - Datenbank). Der Verband Registerkarte ermöglicht es dem Benutzer SNP-Phänotyp-Beziehungen durch statistische Signifikanz zu filtern (P-Wert) und genetische Effekt Größe (Odds Ratio), als das Verhältnis von der Quote von pr definiertEsence der Krankheit bei Patienten mit einem bestimmten Genotyp (SNP-Allel) über die Chancen der Gegenwart von Krankheiten bei Menschen ohne die SNP-Allel. Abbildung 6 zeigt die Ergebnisse gefiltert unter der Registerkarte Zuordnung innerhalb des P-Wertebereich von 0,000001-0,05. Abbildung 7 zeigt Droge Repurposing Hypothesen spezifisch für "Asthma" auf der Grundlage der neuen Indikationen wir in der Studie gefunden. 8 zeigt Ergebnisse , die unter dem Potential Register durch eine Mindestanzahl von 5 Medline abstracts zu filtern , um eine gleichzeitige Auftreten von Arzneimittel und Krankheits Begriffe enthalten. In diesem Beispiel werden alle Medikamente Ergebnisse unter dem Gen Register für die "IL2RB" Gen gezielt auf die ursprüngliche Abfrage Ausdruck entspricht (Abbildung 9). Schließlich unter der Registerkarte "Aktion" gefilterte Bild 10 zeigt die Ergebnisse alle Medikamente zurück , die als Agonisten auf dem IL2RB Gen handeln.

Abbildung 1 Abbildung 1: Die RE: Fein Drugs interaktive Dashboard - Homepage. Benutzer können eine Abfrage durch die Eingabe eines Medikamentennamen, neue medizinische Indikation oder Gen-Symbol beginnen. Links sind auch für die GWAS und PheWAS Referenzpapiere zur Verfügung gestellt Methoden zur Erzeugung von Drogen Repurposing Hypothesen zu beschreiben. Bitte klicken Sie hier , um eine größere Version dieser Figur zu sehen.

Figur 2
Abbildung 2: Auto-Fill - Funktion für die Suche nach Einträgen. Als Beispiel wurde das Gen Abfrage Begriff "IL2RB" automatisch als Gen Begriff erfasst. Bitte klicken Sie hier , um eine größere Version dieser Figur zu sehen.


Abbildung 3: Drug Repurposing Ergebnistabelle von einem Gen-Abfrage erzeugt (zB IL2RB). Zwölf Medikament Repurposing Hypothesen für die IL2RB Gen produziert. Bitte klicken Sie hier , um eine größere Version dieser Figur zu sehen.

Abbildung 4
Abbildung 4: Informationsseite für einzelne Wirkstoffe aus Ergebnisseite. Ein Klick auf das Symbol aus der Spalte "Info" zeigt detaillierte Informationen für das Medikament Daclizumab. Bitte klicken Sie hier , um eine größere Version dieser Figur zu sehen.


Abbildung 5: Erweiterte Suchoptionen unter Drogen Tab von einem bestimmten Medikament zu filtern. In diesem Beispiel sind drei Ergebnisse für das Medikament Daclizumab gezeigt. Bitte klicken Sie hier , um eine größere Version dieser Figur zu sehen.

Figur 6
Abbildung 6: Erweiterte Suchoptionen unter Drogen Registerkarte durch eine bestimmte Krankheit Anzeige von der Drugbank Datenbank zu filtern. Alle Medikamente mit einem bekannten Anzeichen für die Krankheit Begriff "Transplantation" gezeigt. Bitte klicken Sie hier , um eine größere Version dieser Figur zu sehen.


Abbildung 7: Erweiterte Suchoptionen unter Registerkarte Zuordnung von Signifikanzniveau zu filtern. In diesem Fall werden acht Ergebnisse, deren Vereinigung Signifikanzniveau zur Verfügung gestellt fällt in den P-Wertebereich von 0.000001 zu 0,05 liegt. Bitte klicken Sie hier , um eine größere Version dieser Figur zu sehen.

Abbildung 8
Abbildung 8: Erweiterte Suchoptionen unter Krankheit Tab durch eine bestimmte Krankheit Anzeige zu filtern wir in dieser Studie extrahiert. In diesem Beispiel sind vier Ergebnisse für Asthma als neue Verwendung Krankheitsanzeige gezeigt. Bitte klicken Sie hier einen größeren versi zu sehenauf dieser Figur.

9
Abbildung 9: Erweiterte Suche Option unter Potenzial Registerkarte Filter durch eine gleichzeitige Auftreten von Drogen und Krankheit Bedingungen in Medline Abstracts. In diesem Beispiel sind vier Ergebnisse gezeigt, die durch eine Mindestanzahl von 5 Medline abstracts enthaltend eine gleichzeitige Auftreten von Arzneimittel und Krankheits Bedingungen unterstützt werden. Bitte klicken Sie hier , um eine größere Version dieser Figur zu sehen.

10
Abbildung 10: Erweiterte Suchoptionen unter Gen Tab von einem spezifischen Gen - Symbol zu filtern, in dem alle Ergebnisse der IL2RB Gen entsprechen , die für die ursprüngliche Abfrage verwendet. In diesem Beispiel werden alle Medikamente Ergebnisseunter dem Gen Register für die "IL2RB" Gen gezielt auf die ursprüngliche Abfrage Begriff entspricht. Erweiterte Suchoptionen im Rahmen der Aktion Registerkarte durch Agonisten Drogen zu filtern nur. In diesem Beispiel sind sechs Ergebnisse für alle Medikamente zurückgeführt, die als Agonisten am IL2RB Gen handeln. Bitte klicken Sie hier , um eine größere Version dieser Figur zu sehen.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Access the homepage for “RE:fine Drugs” at the following link: http://drug-repurposing.nationwidechildrens.org.  n/a n/a The only requirement for this system is Internet access

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

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

Tags

Medizin Heft 118 Drug Repurposing Drug Discovery Datenbank Hypothesengenerierung genomweite Assoziationsstudie (GWAS) Phenome weite Assoziationsstudie (PheWAS)
Drug Repurposing Hypothesengenerierung Mit der &quot;RE: Fein Drugs&quot; System
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Regan, K., Moosavinasab, S., Payne,More

Regan, K., Moosavinasab, S., Payne, P., Lin, S. Drug Repurposing Hypothesis Generation Using the "RE:fine Drugs" System. J. Vis. Exp. (118), e54948, doi:10.3791/54948 (2016).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter