藥物靶標(biāo)的識(shí)別與驗(yàn)證是藥物發(fā)現(xiàn)過程中至關(guān)重要的第一步，在藥物研發(fā)過程中，30%-40%的在研藥物由于藥物靶標(biāo)選擇的不恰當(dāng)而以失敗告終。因此，發(fā)展一種高效的計(jì)算方法來預(yù)測(cè)新的藥物靶標(biāo)就顯得尤其重要。
最近，中國(guó)科學(xué)院上海藥物研究所朱維良研究組發(fā)布免費(fèi)在線藥物靶標(biāo)預(yù)測(cè)平臺(tái)D3TPredictor，此平臺(tái)僅需提交蛋白質(zhì)的一級(jí)序列，就可以進(jìn)行藥物靶標(biāo)預(yù)測(cè)，是第一個(gè)利用多算法與多模型聯(lián)合策略的藥物靶標(biāo)預(yù)測(cè)平臺(tái)（http://www.d3pharma.com/d3tpredictor/），任何國(guó)內(nèi)外用戶可免費(fèi)訪問使用。
該平臺(tái)基于多步驟過濾的高質(zhì)量的非靶標(biāo)數(shù)據(jù)集和靶標(biāo)數(shù)據(jù)集，發(fā)展基于多算法與多模型聯(lián)合的藥物靶標(biāo)預(yù)測(cè)策略。基于3個(gè)數(shù)據(jù)集定性和定量的評(píng)估，得出不同算法及模型的優(yōu)劣；通過一個(gè)隨機(jī)數(shù)據(jù)集的評(píng)估，進(jìn)一步確證多算法多模型聯(lián)合策略較單算法單模型策略的優(yōu)越性，并篩選出最佳的算法與模型組合：19組平行模型。臨床靶標(biāo)數(shù)據(jù)集的測(cè)試已證明此組合策略的有效性。
應(yīng)用此最佳組合策略，預(yù)測(cè)出人類蛋白質(zhì)組含有約2000個(gè)全靶標(biāo)和約4000個(gè)準(zhǔn)靶標(biāo)，人類蛋白質(zhì)組有將近30%的蛋白質(zhì)是潛在藥物靶標(biāo)。在預(yù)測(cè)的潛在藥物靶標(biāo)中，GPCR和激酶占主導(dǎo)，提示藥物研發(fā)人員在未來的靶標(biāo)驗(yàn)證工作中應(yīng)優(yōu)先考慮這兩類蛋白質(zhì)。
該研究主要由朱維良研究組劉穎濤博士完成，相關(guān)論文發(fā)表于《中國(guó)藥理學(xué)報(bào)》(Acta Pharmacologica Sinica.2014, 35,419-431)。
多算法/多模型策略的示意圖
