药物转运体的结构可变性信息分析平台（VARIDT 2.0）

　　

    药物进入机体后的疗效和毒副作用等在很大程度上决定于其与药物靶标、转运体、代谢酶等多种分子的复杂相互作用。当前药物研究通常仅关注药物与特定类型分子间的相互作用，忽视了对其与多种类型分子互作的综合考量。换言之，对药物-分子相互作用图谱理解的片面性严重限制了当前新药发现和合理用药。因此，系统性地绘制全面且精确的药物-分子相互作用图谱，对于药物设计、药物重定位、药物-药物相互作用（DDI）预测、多药耐药研究等都至关重要。

2022年10月，浙江大学朱峰教授、曾苏教授与清华大学陈宇综教授合作在生物医药领域重要期刊《Nucleic Acids Research》上发表了构建面向所有药物的“药物-分子相互作用图谱”研究，并开发了全球首个描述此类型图谱的数据平台DrugMAP。该平台描述了三万余种药物与超过五千种生物分子间的全方位互作信息。在强调临床价值的前提下，构建了当前最大的药物-分子相互作用图谱。随着AI技术在药学领域应用的不断深入，以药物为中心的异质性互作网络被认为是当前AI药学发展所亟需的基础性数据，具有重要的应用价值。

药物的最终疗效与安全性取决于其与不同类型分子之间的多维相互作用，只有从整体的角度综合考量多维相互作用模式，才能够真正理解药物起效和失效的原理和机制。本项目，研究人员首次系统确证了四万余条在药物疗效和耐药性方面起主导作用的药物-靶标相互作用信息；整合了六千余条在药物ADME过程中发挥关键作用的药物-分子互作信息；基于对FDA药品标签的系统注释与分类，提供了两万余条制剂信息；获得了十三万余条药物-药物相互作用的机制数据。研究人员还进一步挖掘了药物的互作分子在病灶部位的差异表达模式和在健康个体ADME器官与不同生理部位的表达差异。所有数据都以直观和可交互的方式实现了可视化的呈现。

浙江大学药学院李丰成博士和殷佳依博士为本研究的共同第一作者，浙江大学朱峰教授、曾苏教授和清华大学陈宇综教授为共同通讯作者。本研究获得国家级人才项目和浙江省杰出青年项目的资助。

原文链接：https://doi.org/10.1093/nar/gkac813