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NIH | 这个软件能用大数据筛选潜在新药

文章来源:药明康德发布日期:2016-10-15浏览次数:196


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,是全球首个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生物信息技术部资深研究员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