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编译服务: 重大新药创制—研发动态 编译者: 杜慧 发布时间: Nov 1, 2019 点击量: 63

药物发现在癌症治疗和精确医疗中很重要。传统的药物发现方法主要基于体内动物实验和体外药物筛选,但这些方法通常昂贵且费力。在过去的十年中,组学数据爆炸为抗癌药物的计算预测提供了机会,从而提高了药物发现的效率。高通量转录组数据通过与药物反应数据相集成,被广泛用于生物标志物鉴定和药物预测。此外,基于蛋白质-蛋白质相互作用网络,药物-靶标网络和疾病-基因网络的研究,生物网络理论和方法学也成功地应用于抗癌药物的发现。在这篇综述中,我们总结和讨论了基于多组学数据(包括转录组学,毒理基因组学,功能基因组学和生物网络)的预测抗癌药物和药物组合的生物信息学方法。我们相信可获取数据库与现有计算方法结合的方式将有助于新型癌症治疗策略的发展。

 

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