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岭南医学研究中心科研团队在药理学主流期刊《British Journal of Pharmacology》发表高水平学术论文

BJP

Jan 2019

       辨证施治,随证裁方是中医学的精髓和提高临床疗效的重要保证。然而中药及复方由于成分复杂、靶点众多,其有效物质基础难以鉴定。近日,我院国家中医临床研究基地/岭南医学研究中心科研团队冼绍祥教授、鲁路副教授、王陵军副教授、杨忠奇教授、博士研究生黄曾艳、科研助手王佳佳、黄育生博士等的最新研究成果“Hispaglabridin B, a liquorice extract discovered by a bioinformatics and machine learning approach, relieves protein-energy wasting by inhibiting FoxO1”发表在药理学主流期刊《British Journal of Pharmacology》(2018年最新影响因子6.81,中科院JCR小分区 1区)2019年第2期上。BJP是英国药理学会会刊,涵盖实验药理学各方面研究课题,发表高品质的原创性研究成果和权威性评论,是全球从事药理学研究的研究人员的权威期刊。

       冼绍祥教授领衔的科研团队在长期积累中整合出一套“基于组学富集分析预测靶点——基于机器学习联合分子对接预测有效成分——基于无监督模型药理优化——实验验证”的策略思想,并成功预测鉴定多个组方靶点和有效成分。本课题中应用RNA-Seq技术建立甘草干预后基因表达谱,并基于敲除/过表达数据库应用GSEA分析,预测组方可能靶点并验证;通过建立半监督BP神经网络,半监督SVM等四种机器学习联合分子对接预测药物靶点关系,联合Docking方法筛选活性成分,预测复合成分中的直接靶点和相应活性成分。

       该研究联合应用高通量测序-基因重组数据富集-统计学习判别的策略,建立中医药作用靶点-有效成分的机器学习模型,并成功从甘草提取物中预测出甘草素B是抑制蛋白质-能量分解的主导成分,其作用靶点为FoxO1的启动子结合区域,为慢性心衰等存能量代谢障碍疾病的改善奠定基础。这一研究有望建立一套系统且高性价比的中医药物质基础预测模型,从整体上认识中医药的作用模式。

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