Yöntem makalesi

"RE: İnce ilaçlar kullanılması" İlaç repurposing Hipotez Üretim Sistemi

DOI:

10.3791/54948

⸱

11 Aralık 2016

 ,  ,  , 
1Department of Biomedical Informatics, The Ohio State University, 2Research Information Solutions and Innovation, The Research Institute at Nationwide Children’s Hospital

Bu makalede

Özet

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Burada, web tabanlı ilaç yeniden kullanım hipotezi oluşturma aracını kullanan bir protokolü açıklıyoruz: "RE:fine Drugs." Bu protokol, sorgu türü (gen, ilaç veya hastalık) düzeyinde ve/veya mevcut gelişmiş seçenekler aralığında kullanıcının tercihlerine göre değiştirilebilir.

Özet

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

İlacın yeniden kullanımının vaadi, yüksek maliyetleri ve onay süresini azaltmak için mevcut ilaçların yeni hastalık endikasyonları için kullanılabileceğidir. İlacın yeniden kullanımı için hesaplamalı yöntemlerin amacı, daha güvenli, daha ucuz ve daha hızlı ilaç keşfi için çözümler sağlamaktır. Bu amaçla, büyük ölçekli GWAS ve PheWAS çalışmalarından elde edilen genetik ve klinik fenotip verilerini, geçişli İlaç-Gen-Hastalık üçlüsü kavramına ilişkin ayrıntılı ilaç bilgileriyle bütünleştiren yeni bir yöntem geliştirdik. İlacın yeniden kullanım amaçlı adaylarını belirlemek için gen, hastalık ve ilaç bazlı aramaları otomatikleştiren, ücretsiz olarak kullanılabilen, etkileşimli bir gösterge panosu olan "RE:fine Drugs"ı oluşturduk. Bu web tabanlı araç, bir dizi gelişmiş arama ve dışa aktarma seçeneği içeren kullanıcı dostu bir arayüzü destekler. Sonuçlar, biyomedikal literatür desteği, GWAS ve/veya PheWAS ilişkilerinin gücü ve istatistiksel önemi, hastalık endikasyonları ve moleküler ilaç hedefleri dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere çeşitli şekillerde önceliklendirilebilir. Burada, "RE:fine Drugs" sisteminde bulunan işlevleri gösteren ve bir vaka çalışması aracılığıyla farklı gelişmiş seçenekleri araştıran bir protokol sunuyoruz.

Giriş

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Yüksek verimli ilaç ve kurşun bileşik taraması da dahil olmak üzere geleneksel ilaç keşfi yaklaşımları ile ilişkili masraflı ve verimsiz süreçler, hastalar 1,2 tedavilerin araştırmalar keşifler çeviri gecikmeler katkıda bulunmaktadır. 1 milyar dolar ve 15-20 yıllık bir ortalama başucunda 3 tezgah yeni bir ilaç getirmek için gereklidir. Dahası, ilaçların% 52 faz 1 klinik çalışmalarda gelişimi sırasında başarısız ve faz 2 girin bileşiklerin sadece% 25'i tam faz 3 klinik çalışmalarda 4 içine geçin. ilaç repurposing veya ilaç yeniden konumlandırma hedefi başarısız ilaçları yenilemek ve / veya daha hızlı hastalara yeni tedaviler sunmak ve daha yüksek bir başarı oranı ile amacıyla onaylanan ilaçlar için yeni endikasyonlar bulmaktır. İlaç yeniden amaç 3-12 yıl 5 hastalarda kullanılmak üzere ilaçların kullanılabilir hale getirmek için zaman çizelgesini azaltabilir. İlaç repurposing için önemli tıbbi uygulamalar şunlardır: fakir Prognos ile hastalıklarıve düşük sağkalım oranları, ilaca dirençli hastalıklar, yeterince hastalık araştırma alanları ve yoksul ve yeterli hizmet alamayan hasta popülasyonları.

Bilgisayar destekli ilaç yeniden amaç tasarımı ve bir ilaç adayı 6 için yeni endikasyonlar için hipotezler üretebilir otomatik iş akışları doğrulama süreci olarak tanımlanır. Mevcut hesaplama ilaç repurposing yöntemleri, hedef bazlı, bilgiye dayalı, imza tabanlı, ağ tabanlı kategorize ve hedefli bir mekanizma bazlı ve gen, hastalık veya ilaç perspektiflerden yönlendirilebilir edilmiştir. Ayrıca, hesaplamalı yaklaşımlar daha repurposed ilaç adayları 7 proof-of-concept doğrulama deneyleri ve küçük ölçekli klinik çalışmalar hızlandırabilir. Biz daha önce "RE: İnce İlaçlar" bildirdin, İlaç-Gen-Hastalık ilişkileri 8 geçişli teorisine dayalı ilaç repurposing hipotez üretimi için bir serbestçe kullanılabilir, etkileşimli web tabanlı bir araç. genel gBu yöntemin oal sistematik klinik, sanayi ve düzenleyici topluluklar da dahil olmak üzere çeşitli topluluklar, kullanıcılar için repurposing ilaç sağlamak için ilaç, genetik ve klinik verilerin farklı türlerini entegre etmektir. Bu sistem için temel yöntemler, daha önce genom boyu bağlantı çalışması (GWAS) ve araştırmayı 9,10 repurposing ilaç phenome çapında dernek çalışması (PheWAS) veri kullanımı için rapor edilmiştir. Veri bu tür yeni bir kombinasyonu diğer hedef bazlı yöntemler 6,11 bizim webtool ayırır.

RE: İnce İlaçlar sistemi şu anda 916 ilaç, 567 gen ve 1770 hastalıkları kapsayan 60.911 ilaç repurposing hipotez içeriyor. webtool interaktif ilaç yeniden amaç hipotezler arama ve çeşitli kriterleri kullanarak bunları öncelik araştırmacılar için kullanıcı dostu bir arayüz sağlar. Örneğin, kullanıcılar biyomedikal literatürde destek ve klinik çalışmalarda databa ilaç yeniden amaç hipotez süzebilirsinizse, önemli p-değerleri, dernek odds oranları veya belirli endikasyonlar tarafından. Bu sistem için tek şart Internet erişimi.

Protokol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

1. Gene Sorgular başlatılması, İlaç veya Hastalık Şartları

  1. http://drug-repurposing.nationwidechildrens.org: aşağıdaki bağlantıdan: "fine Uyuşturucu RE" için ana erişin. ilaç (jenerik ilaç adı), hastalık (yeni hastalık belirtisi) ya da gen (resmi HGNC gen sembolü): Aşağıdaki üç kategoriden herhangi birinden arama çubuğuna bir sorgu terimini girerek başlayın.
  2. Sadece "İlaç Adı", "Yeni Hastalığı Endikasyon", "Gen Symbol" veya "Tümü" kategorileri dahil arama çubuğu işlevi Filtre. arama çubuğu sorgusu girişleri için otomatik doldurma fonksiyonu içerir.
  3. Bir anahtar kelime koymak ve "Ara" butonuna tıklayın. Sıralama aşağıdaki sütunların herhangi sonuçların tablosu: "İlaç", "Kayıtlı Endikasyon", "P-değeri", "P-Value Arındırılmış", "Oran Oran", "Çalışma", "Yeni Endikasyon", "İlaç Banka Endikasyon "," Medline Abstracts içinde "," Cli arasındanical Deneme Kayıt "," Potansiyel "," SNP "," Gen "veya" eylem ".
  4. uyuşturucu bilgi özelliğini etkinleştirmek için gelişmiş arama seçeneğine gidin. Belirli bir ilaç için "Bilgi" sütunundaki simgesine tıklayın. listeleyen bir sayfa gözlemlemek tüm dernek, Hastalık adı, İlaç adı p değeri, Gen ayrıntıları (NCBI Gen bağlantısı) ve İlaç ayrıntıları (drugbank link) de dahil olmak üzere, ilgili bilgiler.

Gelişmiş Seçenekler 2. Arama

  1. Sayfanın sağ tarafında bulunan "Gelişmiş" butonuna tıklayın ve İleriki sonuçları geliştirmek için çeşitli seçenekler sunulmaktadır. ilaç, dernek, hastalık, potansiyel, gen ve eylem: gelişmiş arama seçenekleri aşağıdaki değişiklikleri içerir.
  2. İhracat sayfanın sağ tarafındaki "Dışa Aktar" butonuna tıklayarak tablolar ile sonuçlanır. gelişmiş arama penceresini aşağı katlayın için "Basit" butonuna tıklayın.
  3. gelişmiş seçenek "ilaç" sekmesi altında, belirli bir ilaç gösterge ya da sonuçları filtrelemek için ek bir ilaç adı belirtin.
  4. "Dernek" sekmesinin altında, anlamlılık düzeyi P değeri, FDR ile Düzeltilmiş P değeri, etki boyutu (Odds Oranı) ve / veya filtre sonuçları tipi (GWAS, PheWAS veya ikisi) inceleyin.
  5. "Hastalık" sekmesinin altında, tahmin edilen yeni kullanım için belirli bir hastalık açıklamasını belirtin.
  6. "Potansiyel" sekmesinin altında, aşağıdaki kriterlerden herhangi birine göre filtre sonuçları: (i) ilaç göstergesi drugbank veritabanında bulunan olup olmadığını, ilacın eş oluşum ve hastalık ile Medline özetleri (ii) numarası ( ilacın ortak oluşum ve hastalık ve (iv) Potansiyel repurposing ile ClinicalTrials.gov veritabanı girişlerinin iii) sayısı.
    NOT: (ii) Güçlü desteklenen ilişki zaten drugbank veritabanında var: Bilinen: (i) repurposing Potansiyel seçenek keşif yenilik açıklar: Her iki klinik çalışma kayıt defteri ve Medline özetleri bazı destek, (iii) Muhtemel: klinik çalışma kayıt defterinde veya Medline özetleri ve ya bazı destek (iv) Roman: klinik çalışma defterinde ne Medline özetleri hiçbir kanıt.
  7. "Gen" sekmesi altında, bir SNP tanımlayıcı girin veya Gen Sembol belirli ilaç hedef genler tarafından sonuçları filtrelemek için.
  8. "Eylem" sekmesinin altında, agonist, antagonist diğer bilinmeyen veya tüm (: drugbank veritabanı kaynağı dahil) ilaç hedef (ler), karşı ilaç eylem türünü belirtin.

Sonuçlar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu örnekte, gen "IL2RB" bir gen temelli sorgu olarak girildi ve otomatik otomatik doldurma fonksiyonu (Şekil 1) gibi tanındı. Şekil 2'de gösterildiği gibi, IL2RB geni için on iki ilacın repurposing hipotez, döndürülür. Bu durumda belirli bir ilaç yeniden amaç hipotezi, "daklizumab" Ayrıntılı bilgi sayfası, "Bilgi" sütununda (Şekil 3) sağlanmaktadır. İlaç sekme "daklizumab" ilaç karşılık gelen tüm sonuçlar oldu Şekil 4'te gösterildiği gibi, sonuçlar, filtre edilmiştir. Şekil 5 "nakli" hastalık dönemi (: drugbank veritabanı kaynağı) için bilinen bir endikasyon yalnızca bu ilaçları gösterir. Dernek sekmesi pr oran oranı olarak tanımlanan istatistiksel anlamlılık (p-değeri) ve genetik etkinin büyüklüğü (odds oranı) tarafından SNP-fenotip ilişkileri filtre kullanıcıyı tanırSNP alleli olmayan bireylerde hastalığın varlığı oran üzerinden belirli bir genotip (SNP alel) olan kişilerde hastalığın esence. Şekil 6 0.000001'den içinde 0.05 P-Değeri aralığında dernek sekmesinin altında filtre sonuçlarını gösterir. Şekil 7 biz çalışmamızda bulduğumuz yeni endikasyonlar dayanan "astım" için özel ilaç yeniden amaç hipotezler gösterir. Potansiyel sekmesi altında Şekil 8 sonuçları ilaç ve hastalık terimleri eş oluşumunu içeren 5 Medline özetlerin asgari sayısına göre filtrelemek için. Bu örnekte, gen sekmesi altında tüm ilaçlar sonuçları özgün sorgu dönem (Şekil 9) karşılık gelen, "IL2RB" gen için hedeflenir. Son olarak, "eylem" sekmesinin altında filtre Şekil 10 sonuç IL2RB geni üzerinde agonistler olarak hareket tüm ilaçları dönün.

figure-results-1 Şekil 1: RE: ince İlaçlar interaktif pano anasayfa. Kullanıcılar bir uyuşturucu adı, yeni bir hastalık göstergesi ya da gen sembolü girerek sorgu başlayabilir. Bağlantıları da uyuşturucu yeniden amaç hipotezler üretme için yöntemler açıklayan GWAS ve PheWAS referans kağıtları verilmektedir. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.

figure-results-2
Şekil 2: Sorgu girişleri için otomatik doldurma işlevi. Bir örnek olarak, gen sorgu terimi "IL2RB" otomatik bir gen terim olarak tanındı. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.


Şekil 3: gen temelli sorgusu (örneğin, IL2RB) üretilen İlaç repurposing sonuçları tablosu. IL2RB geni için Oniki ilaç repurposing hipotezler üretilmektedir. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.

figure-results-3
Şekil 4: sonuçları sayfasında tek tek ilaçlar için bilgi sayfası. "Bilgi" sütunundan simgesine tıklayarak uyuşturucu daklizumab için ayrıntılı bilgi gösterir. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.


Şekil 5: ilaç sekmesi altında Gelişmiş arama seçeneği belirli bir ilaca göre filtre uygulamak için. Bu örnekte, üç sonuç uyuşturucu daklizumab için gösterilmiştir. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.

figure-results-4
Şekil 6: İlaç sekmesi altında Gelişmiş arama seçeneği drugbank veritabanından spesifik bir hastalık göstergesi göre filtre uygulamak için. Hastalık dönem "nakli" için bilinen bir endikasyonu tüm ilaçlar gösterilir. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.


Şekil 7: Dernek sekmesi altında Gelişmiş arama seçeneği anlamlılık düzeyine göre filtrelemek için. Bu durumda, sekiz sonuç olan dernek anlamlılık düzeyi 0.05 0.000001'den P-Değer aralığı içinde düşer sağlanmaktadır. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.

figure-results-5
Şekil 8: Hastalık sekmesi altında Gelişmiş arama seçeneği bu çalışmada çıkarılan spesifik bir hastalık göstergesi göre filtre uygulamak için. Bu örnekte, dört sonuçları yeni kullanımı hastalığı gösterge olarak astım için gösterilmiştir. Daha büyük bir Versi görmek için buraya tıklayınızbu rakamın üzerinde.

figure-results-6
Şekil 9: Potansiyel sekmesi altında Gelişmiş arama seçeneği Medline özetler ilaç ve hastalık açısından bir co-oluşum göre filtre uygulamak için. Bu örnekte, dört sonuçları ilaç ve hastalık terimleri eş oluşumunu içeren 5 Medline özetlerin az sayıda tarafından desteklenen gösterilir. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.

figure-results-7
Şekil 10: gen sekmesi altında Gelişmiş arama seçeneği tüm sonuçlar, orijinal sorgu için kullanılan IL2RB genine karşılık belirli bir gen sembolü, göre filtre uygulamak için. Bu örnekte, tüm ilaçlar sonuçlarıGen sekmesi altında özgün sorgu terimine karşılık gelen, "IL2RB" gen için hedeflenir. Eylem sekmesinin altında Gelişmiş arama seçeneği agonist ilaçların yalnızca göre filtre uygulamak için. Bu örnekte, altı sonuç IL2RB geni agonistler olarak hareket eden tüm ilaçlar için döndürülür. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.

Tartışma

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

RE:fine Drugs interaktif panosu için burada açıklanan protokol, kullanıcının tercihlerine göre farklı şekillerde değiştirilebilir. Bu yöntem, GWAS ve PheWAS verilerini, ilacın yeniden kullanım hipotezi oluşturmanın altında yatan yeni bir paradigma olarak benzersiz bir şekilde bütünleştirir. Spesifik olarak, bu sistem hem 52.966 PheWAS ilişkilendirmesine hem de 7.945 GWAS ilişkilendirmesine, sonuçları çalışma türüne, etki büyüklüğüne ve/veya anlamlılık düzeyine göre filtrelemek için gelişmiş seçeneklerle erişim sağlar. Bu yöntemin mevcut hesaplamalı ilaç yeniden kullanım araçlarına göre bir diğer avantajı, sorguların ilaç, gen veya hastalık perspektiflerinden yapılabilmesidir.

Bu yöntemin çeşitli sınırlamaları vardır. Şu anda, PheWAS verileri, Elektronik Tıbbi Kayıtlar ve Genomik (eMERGE) ağında yer alan ve ortalama yaşı 69.5 olan beş kurumdan öncelikle yetişkin hasta popülasyonu ile sınırlıdır 12. Ek olarak, "yeniden kullanım potansiyeli" özelliği, kriterlerinden biri olarak Medline özetlerinde arama terimlerinin birlikte bulunmasını kullanır. Birlikte oluşum kullanan metin madenciliği yöntemlerinin sözdizimsel yapı ve literatür yanlılığı açısından sınırlamaları olduğu iyi bilinmektedir. Bu nedenle, bu özelliğin, belirli ilaç yeniden kullanım hipotezlerini destekleyen potansiyel yeniliği ve/veya kanıtları araştırmak için bir başlangıç noktası olarak kullanılmasını ve biyomedikal literatür ve klinik araştırma veritabanları hakkında ek araştırma yapılmasını öneriyoruz.

Burada açıklanmayan bu çalışma için gelecekteki yönler, bu veritabanını, kullanılabilir hale geldikçe ek GWAS ve PheWAS veri kaynaklarına genişletmek olacaktır. Büyük ölçekli GWAS çalışmalarından elde edilen sonuçları sistematik olarak ilacın yeniden kullanım hipotezlerine dönüştürmeye yönelik benzer çabalar daha önce yayınlanmıştı 9,13-14. Gelecekteki çalışmalarda GWAS verilerinden ilaç adaylarını tahmin etmek için bu farklı iş akışlarını karşılaştırmak faydalı olabilir. Ek olarak, daha önce özetlendiği gibi genomik, transkriptomik, kimyasal yapılar, ilaç yan etki profilleri dahil olmak üzere farklı veri kaynaklarından hesaplamalı olarak ilaç yeniden kullanım hipotezleri oluşturmak için birkaç başka yöntem mevcuttur 6,11. Gelecekteki metodolojik gelişmeler, ilaç kombinasyonu tahminlerinin otomatikleştirilmesini ve ilaç adayları için takip çalışmalarına rehberlik etmek üzere ilaç toksisitesi hakkında bilgi sağlanmasını da içerebilir.

Ayrıca, RE:fine İlaçlarından üretilen hipotezler, klinik araştırmalara 15 başlamadan önce elektronik sağlık kayıtları kullanılarak daha da doğrulanabilir. Son olarak, bu sistemi diğer hedefe dayalı ilaç yeniden kullanım yöntemleriyle karşılaştırmak için gelecekteki çalışmalara ihtiyaç duyulacaktır.

Açıklamalar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Yazarlar, rekabet eden hiçbir finansal çıkarları olmadığını beyan ederler.

Teşekkürler

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu çalışma, Ulusal Sağlık Enstitüleri (NIH) Klinik ve Translasyonel Bilim Ödülleri (CTSA) Hibe (UL1TR001070) tarafından Ohio Eyalet Üniversitesi Klinik ve Translasyonel Bilim Merkezi'ne (CCTS) ve Ulusal Tıp Kütüphanesi'ne T15LM011270 Numaralı Ödül altında kısmen desteklenmiştir.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
" için ana sayfaya erişin RE: iyi ilaçlar" aşağıdaki bağlantıda: http://drug-repurposing.nationwidechildrens.org. n/an/aBu sistem için tek gereksinim İnternet erişimidir

Kaynaklar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Systematic discovery of multicomponent therapeutics. Proc Natl Acad Sci U S A. 100 (13), 7977-7982 (2003).">Borisy, A. A., et al. Systematic discovery of multicomponent therapeutics. Proc Natl Acad Sci U S A. 100 (13), 7977-7982 (2003).
  2. 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).">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. Estimating the cost of new drug development: is it really 802 million dollars? Health Aff (Millwood). 25 (2), 420-428 (2006).">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. Getting pharmaceutical R&D back on target. Nat Chem Biol. 7 (6), 335-339 (2011).">Bunnage, M. E. Getting pharmaceutical R&D back on target. Nat Chem Biol. 7 (6), 335-339 (2011).
  5. Drug repositioning: identifying and developing new uses for existing drugs. Nat Rev Drug Discov. 3 (8), 673-683 (2004).">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. Computational drug repositioning: from data to therapeutics. Clin Pharmacol Ther. 93 (4), 335-341 (2013).">Hurle, M. R., et al. Computational drug repositioning: from data to therapeutics. Clin Pharmacol Ther. 93 (4), 335-341 (2013).
  7. Toward better drug repositioning: prioritizing and integrating existing methods into efficient pipelines. Drug Discov Today. 19 (5), 637-644 (2014).">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. 34;RE:fine Drugs": An Interactive Dashboard to Access Drug Repurposing Opportunities. Database (Oxford). , (2016).">Moosavinasab, S., et al. 34;RE:fine Drugs": An Interactive Dashboard to Access Drug Repurposing Opportunities. Database (Oxford). , (2016).
  9. Use of genome-wide association studies for cancer research and drug repositioning. PLoS One. 10 (3), e0116477(2015).">Zhang, J., et al. Use of genome-wide association studies for cancer research and drug repositioning. PLoS One. 10 (3), e0116477(2015).
  10. Opportunities for drug repositioning from phenome-wide association studies. Nat Biotechnol. 33 (4), 342-345 (2015).">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. A survey of current trends in computational drug repositioning. Brief Bioinform. 17 (1), 2-12 (2016).">Li, J., et al. A survey of current trends in computational drug repositioning. Brief Bioinform. 17 (1), 2-12 (2016).
  12. 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).">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. 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).">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. Use of genome-wide association studies for drug repositioning. Nat Biotechnol. 30 (4), 317-320 (2012).">Sanseau, P., et al. Use of genome-wide association studies for drug repositioning. Nat Biotechnol. 30 (4), 317-320 (2012).
  15. 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).">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).

Yeniden basım ve izinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya şekillerini yeniden kullanmak için izin iste

İzin iste

Etiketler

GWAS VerileriPheWAS VerileriGen Hastal k TriadlarGeli mi AramaSonu D a AktarmaLiterat r Deste istatistiki Anlaml l kla Hedefleri

İlgili makaleler