PathwayMind：基于图论与证据驱动的通路扰动分析新工具，助力药物靶点与疾病机制解析

本研究针对现有通路富集分析工具忽略分子拓扑权重和关键调控基因的局限性，开发了创新性通路扰动分析平台PathwayMind。该研究整合Reactome数据库2648条通路、4539个生物事件及246万组蛋白互作数据，构建研究图谱（RG）量化通路关键起始基因影响，首创基于通路评分（>100为高度扰动）的层级化分析体系。通过PI3K/SrC抑制剂在胰腺癌中的案例验证，证明该方法能快速识别药物-靶点-疾病的网络级联效应，为系统药理学研究和药物重定位（drug repurposing）提供无需生物信息学背景的端到端解决方案。

　　

在生物医学研究中，通路富集分析已成为解读基因组学数据和药物作用机制的基石性方法。然而现有工具如BAGSE、SPIA等存在明显缺陷：或依赖基因表达矩阵的完整输入，或忽视通路层级结构中关键调控分子的权重。这种"扁平化"分析模式导致无法真实反映PI3K等核心靶点对整条信号通路的级联影响，严重制约了在药物联用（drug combination）策略和靶点参与度（target engagement）评估中的应用价值。

为解决这一瓶颈问题，研究人员开发了PathwayMind这一革命性分析平台。该工具突破性地融合了Reactome通路数据库的层级信息与BioGrid蛋白互作网络，构建包含2648条人类通路、124717组基因-通路关系的多维研究图谱（Research Graph, RG）。其核心创新在于提出"通路扰动评分"体系：通过识别通路中的初始基因（initial genes）并量化其网络影响力，将通路分为高度扰动（>100分）、中度扰动（50-99分）和基础关联（<50分）三个层级。这种基于图论（graph theory）的算法设计，使得即使仅输入单个基因（如药物靶点EGFR），也能精准预测其可能影响的整条信号网络。

关键技术方法包括：1）从Reactome提取SBML格式的层级通路数据构建关系型数据库；2）整合BioGrid蛋白互作网络建立加权分子网络；3）开发基于PageRank算法的关键基因识别模块；4）建立包含基因位置权重、通路连接度等参数的复合评分模型。应用该工具对胰腺癌中PI3K/SrC抑制剂的案例分析显示，仅需5分钟即可识别出MAPK等传统方法遗漏的关键扰动通路。

Material and methods
研究团队首先从Reactome数据库提取SBML格式的通路层级数据，通过解析父-子通路关系构建有向无环图。随后整合BioGrid的246万组蛋白互作数据，建立包含蛋白质节点和生化反应边的异质网络。创新性地引入PageRank算法识别各通路中的初始基因，其权重取决于网络中心性和实验证据等级。最终开发的复合评分模型综合考虑基因网络位置、通路连接密度等拓扑特征。

Results and outcome
在胰腺癌模型中，PathwayMind成功识别出PI3K-AKT-mTOR和SrC-STAT3等核心扰动通路，其评分均超过120分。特别值得注意的是，该方法还揭示了传统富集分析忽略的crosstalk通路（如WNT/β-catenin与Hedgehog的串扰），这些发现为理解药物多效性（polypharmacology）提供了分子基础。

Future directions and enhancements
当前版本仅涵盖Reactome的人类通路数据，未来计划扩展至KEGG、MetaCyc等数据库，并增加单细胞转录组整合功能。蛋白质互作数据也将引入STRING等更多来源以提升网络覆盖度。

Conclusions
PathwayMind通过将拓扑分析与关键基因识别相结合，实现了从"统计学富集"到"生物学意义驱动"的范式转变。其独特价值体现在三方面：1）支持微量基因输入的场景应用；2）可视化关键调控节点的网络影响力；3）为药物联用优化提供量化依据。该工具已在实际案例中证明能显著提升靶点发现和药物重定位研究的效率。

这项发表于《Computational Biology and Chemistry》的研究，其深远意义在于将系统生物学（systems biology）的网络思维真正落地为可操作的分析流程。通过将抽象的"通路扰动"概念转化为直观的数值评分，使临床研究人员无需复杂计算就能获得网络水平的机制见解，这为精准医学时代的转化研究提供了重要方法学支撑。