NIH | 这个软件能用大数据筛选潜在新药

近日，美国国立卫生研究院（NIH）的科学家们，发明了一款名为“AptaTRACE”的基因文库大数据筛选计算软件，它有助于快速筛选出哪些序列可高效高特异性结合标靶。这项技术突破，对疾病分子病理研究和药物研发，将有重要意义。相关成果已发表在近期的Cell子刊《Cell Systems》上。 致病基因分子和药物靶点的发现过程，犹如大海捞针，关键依赖于高效的生物识别技术。目前可用识别技术可覆盖抗体和核酸适配体。抗体识别已经在生物医学领域广泛应用，而核酸适配体则是一种全新的分子识别方法，它是一种新型的核酸分子探针，是从DNA/RNA文库中筛选出的能够高效结合标靶的单链寡核苷酸序列。

▲AptaTRACE流程图（图片来源：Cell Systems） 核酸适配体具有诸多优势，在医药领域应用前景广阔。例如，它可作用于激素、信使小分子、蛋白质、蛋白复合物、病毒包衣甚至整个细胞，拥有更广泛的各类疾病的相关标靶，更具亲和力和特异性，合成简单快速，适用范围广，易于进行化学修饰，免疫原性小，稳定性好，可直接用于分子成像和药物输送。 但问题是，从合成的基因文库中，要想筛选得到所需的核酸适配体，很费时费力。目前的做法是，通过“指数级富集的配体系统进化 ( systematic evolution of ligands by exponential enrichment，SELEX) ”的筛选技术，从合成的大容量单链随机寡核苷酸文库中筛选并富集，筛选技术效率还有待提高。 NIH科学家发明的AptaTRACE算法，是全球基于全基因文库大数据的筛选分析软件，通过与SELEX筛选技术结合应用，可以分析出那些能结合标靶的核酸序列的共有结构表征（模态），进而有效区分筛选出哪些序列可以结合靶标，哪些序列不能结合标靶。核酸适配体与标靶的结合模态分析，还有助于后续的修饰改进，使之更好地应用于药物输送和靶向特定细胞。 “大数据的价值完全取决于分析技术能否将大数据转化为有用信息，AptaTRACE软件的应用发明，就是一个鲜活的例子。”NIH生物信息技术部研究员Teresa M. Przytycka博士说。我们不难发现，AptaTRACE软件，将可进一步推动核酸适配体在重大疾病例如肿瘤诊治中的应用。 参考资料：
[1] NIH-led researchers develop software that could facilitate drug development
[2] A Comprehensive in-silico Suite for the Identification and Analysis of Aptamers from HT-SELEX Data