DrugMAP 2.0: 面向所有药物的“药物-分子相互作用图谱”

药物在体内的最终疗效和毒副作用在很大程度上取决于其与转运体、靶标和代谢酶等多种生物分子的复杂相互作用。DrugMAP数据库作为全球首个全面描述药物-分子互作图谱的平台，系统地收集并描述了超过三万种药物的完整药学信息，以及药物与其相互作用分子之间的全面且精细的相互作用网络。近年来，药物耐药性问题的加剧使得开发新疗法的需求愈加迫切。然而，新药开发面临高昂的成本和日益增加的失败率，使得药物组合与重定位的研究逐渐成为药物发现领域的重要方向。因此，系统性地收集组合药物与重定位药物的相关信息以及“药物-分子相互作用图谱”，对于有效组合药物与重定位药物的发现至关重要。

为了推动药物组合疗法与重定位药物的智能化研发，2024年9月，浙江大学药学院朱峰教授与医学院附属儿童医院李丰成研究员在生物医药领域核心期刊《Nucleic Acids Research》上发表了题为“DrugMAP 2.0: the Molecular Atlas and Pharma-information of Drugs”的工作，联合推出了DrugMAP数据库的2.0版本（https://idrblab.org/drugmap/）。该平台不仅涵盖了药物组合与重定位药物的分子图谱和相关药物疾病信息，还提供了与药物不良反应相关的脱靶效应信息，有望为组合疗法与重定位药物研究提供重要的数据支持。

尽管药物组合在提高治疗效果、降低药物剂量需求和延缓耐药性等方面具有显著的临床优势，但由于可能的药物组合数量庞大以及临床试验中测试这些治疗策略所需的高成本和资源，全面评估所有可能的药物组合在临床实践并不现实。此外，药物组合的重叠毒性和药物间相互作用是当前组合疗法开发中面临的常见问题。

为此，DrugMAP 2.0对FDA橙皮书、ClinicalTrials.gov以及高通量生化实验结果进行了系统筛查与文献回顾，并通过剂量反应曲线计算出了药物组合定量协同评分，最终精确描绘了药物组合中不同组分药物之间的“药物-分子相互作用图谱”，以系统地评估药物组合的药代动力学和药效学过程，并平衡其毒副作用与协同效应。

药物重定位可为已批准的药物发现新的治疗用途，能够有效利用已知药物的安全性和药代动力学特性，从而绕过药物开发初期阶段所需的大量时间和资源。尽管药物重定位具有显著的潜力，但其发现过程面临着潜在的治疗靶点多样性和疾病机制的不明确性等诸多挑战。此外，重定位药物必须通过多种疾病之间的相互作用网络进行全面评估，以降低意外的不良药物反应（ADR）和药物相互作用的风险。

DrugMAP 2.0版本对重定位药物及其相关疾病信息进行了系统的收集，并依据疾病类别和国际疾病分类代码（ICD-11）对重定位药物进行了严格筛选和确认。此外，重定位药物的疾病信息作为关键节点被纳入互作图谱中，通过对疾病本体与生物分子之间的关联关系映射，显著丰富了重定位药物的“药物-疾病-分子”图谱，为药物重定位的开发与临床应用提供了重要的理论基础和数据支持。

药物的脱靶效应和靶外毒性是导致药物临床失败或撤市的主要因素之一，但部分脱靶效应分子实际上可作为未被探索的疾病靶点，具有巨大的治疗潜力。因此，药物的脱靶效应分子与不良反应相关的宝贵信息，能够为发现新的治疗靶点和避免不良反应提供有力支持。

为此，DrugMAP 2.0系统收集了DrugMAP中与药物ADR相关的脱靶效应分子（DOT）数据，以及与药物作用后影响自身转录后修饰、生化通路和细胞过程的DOT信息，并构建了相应的DOT页面以提供DOT的功能、结构和相关通路等综合信息以及DOT的“药物-分子相互作用图谱”。上述信息在发现新的治疗靶点和避免不良反应中具有重要价值，能够为促进精准医疗和创新药物研发提供重要的数据支持。

考虑到药物发现领域对组合疗法和药物重定位发现的日益增长的需求，以及人工智能辅助药物发现技术的快速发展，以药物为中心的异质性相互作用网络大数据有望成为药物相互作用、协同效应和重定位预测分析的不可或缺的重要数据来源。DrugMAP数据库作为全球首个描述药物-分子互作图谱的数据平台，也因此在先前版本的基础上进行了重大更新，系统整合了组合药物、重定位药物、药物脱靶效应分子和药物疾病信息，构建了更加全面的综合性“药物-分子-疾病”图谱。AI技术在新药研发领域应用正在不断深入，DrugMAP数据库的持续更新和发展，将为药物研发提供了宝贵的资源和工具，从而进一步推动人工智能辅助药物发现技术的进步，并为精准医疗和创新药物研发提供重要的数据支持。

Fengcheng Li, Minjie Mou, Xiaoyi Li, Weize Xu, Jiayi Yin, Yang Zhang, Feng Zhu, DrugMAP 2.0: molecular atlas and pharma-information of all drugs, Nucleic Acids Research, 2024;, gkae791, https://doi.org/10.1093/nar/gkae791