编辑推荐：
为解决现有药物靶点数据库结构和功能碎片化问题，海南医科大学研究人员开展 HCDT 2.0 数据库构建研究。整合多组学数据，更新多种药物靶点关系，构建网络。该数据库为系统药理学应用提供支撑，助力药物研发等。
在生命科学和医学领域，药物研发是一场艰难的 “打怪升级” 之旅。新药研发成本高昂，平均高达约 26 亿美元，耗时超十年。这背后的 “拦路虎” 众多，药物作用机制复杂难懂，就像一团乱麻，难以理清；而且药物抵抗现象频繁出现，让研发进程屡屡受阻。同时，药物靶点研究也面临诸多挑战。一方面，多数药物的靶点有限，治疗方案选择少；另一方面，靶点的复杂多样性又给药物研发增添了许多不确定性。在这样的困境下，构建一个全面、统一的药物靶点数据库就显得尤为重要，它就像一把万能钥匙，有望打开药物研发的新局面。
海南医科大学的研究人员勇挑重担，开展了关于 HCDT 2.0 数据库的研究。他们的研究成果意义非凡，HCDT 2.0 数据库整合了多组学数据，极大地扩展了药物靶点相互作用的范围，涵盖了药物 - 基因、药物 - RNA 和药物 - 通路等多种相互作用，还整合了药物 - 疾病关联信息，为系统药理学应用奠定了坚实基础，在药物重新利用、不良事件预测以及精准肿瘤学策略等方面都能发挥重要作用 。该研究成果发表在《Scientific Data》杂志上。
在研究过程中，研究人员采用了多种关键技术方法。首先是数据收集，从多个专门数据库获取药物、基因、RNA 和通路数据，统一规范药物数据，确保基因、RNA 和通路数据有唯一标识符。接着进行数据过滤，依据严格标准筛选数据，排除不符合要求的数据库，保证数据高可信度。最后通过构建网络，整合不同数据库信息，建立多层面药物靶点相互作用网络。
下面来详细看看研究结果。
- 数据收集与整合：HCDT 2.0 数据库包含 9 个药物 - 基因相互作用数据库、6 个药物 - RNA 相互作用数据库和 5 个药物 - 通路相互作用数据库。通过严格筛选和整合，确保数据准确可靠。其中，药物数据统一标注，基因使用 HGNC 符号标注，RNA 和通路保留原数据库标识，保证数据的一致性和可追溯性。
- 药物 - 基因相互作用更新：相比 HCDT 1.0 版本，HCDT 2.0 中药物 - 基因相互作用关系增加到 1,224,774 对，新增 DSigDB 数据库，补充了现有内容。与其他常用数据库相比，DSigDB 聚焦药物特征信息，对探索药物再利用及作用机制意义重大。
- 负性药物靶点相互作用：为全面描述药物靶点关系，研究人员整合了 38,653 个负性药物靶点相互作用（DTIs），涉及 26,989 种药物和 1,575 个靶基因。这些数据来源于多个数据库，通过实验结合亲和力测量定义非活性相互作用。
- 药物 - RNA 相互作用：HCDT 2.0 新增药物 - RNA 靶点信息，从 6 个数据库收集到 11,770 个高可信度相互作用，涉及 316 种药物和 6,430 个 RNAs。构建的药物 - RNA 相互作用网络显示，如 miR - 99b 可能是多种药物的靶点，涉及不同类型药物，这些相互作用大多来源于单个数据库，部分来自多个数据库，增强了数据可信度。
- 药物 - 通路相互作用：研究人员从 5 个数据库收集药物 - 通路信息，得到 47,809 个高可信度相互作用，涉及 6,290 种药物和 3,143 条通路。Pubchem 是最大数据提供者。同时，整合多种数据库注释构建通路 - 基因关联，采用两种方法建立 RNA - 基因调控关系，确保全面覆盖转录调控机制。
- 药物 - 疾病关联：研究人员整合了来自 3 个数据库的药物 - 疾病关联信息，得到 16,317 条记录，涉及 7,728 种独特药物和 1,473 种不同疾病。这些多源相互作用增强了数据库在药物重新定位和精准医学应用中的实用性，有助于全面分析分子连接性。
综合来看，HCDT 2.0 数据库的构建是一项具有开创性的研究成果。它成功填补了现有药物靶点数据库的空白，提供了更全面、准确的药物靶点相互作用信息。通过整合多组学数据，构建多层次相互作用网络，为生命科学和医学研究提供了强大的资源支持。在未来，HCDT 2.0 有望在药物研发领域发挥更大的作用，助力科学家们攻克更多的医学难题，为人类健康事业做出重要贡献。它就像一座灯塔，为在药物研发海洋中探索的人们指明方向，照亮通往精准医疗的道路。
