BioProfiler助力靶点发现和标志物研究——IPA案例23

您的研究是否涉及这些问题？

• 毒性靶点：当哪个基因活性降低时会增加肝胆汁淤积？什么类型的基因证据可以支持这一点？

• 靶点发现：小鼠中的哪些杂合敲除可以减少哮喘？哪些药物或哪些靶点已经进入后期临床试验或被批准用于缓解糖尿病？

• 生物标志物研究：哪些基因是乳腺癌的潜在（诊断或预后）生物标志物，哪些基因在乳腺癌中上调？

IPA软件中的BioProfiler工具可以帮您快速解答以上问题。它可以过滤分子（基因、RNA、蛋白质和化学物质）与疾病或功能之间的细粒度关系（fine-grained relationship），根据突变类型推断分子的活性，帮助用户得到新的发现。用户可在如下图所示的BioProfiler表中根据分子与疾病/功能的关系筛选分子。这些关系来源于IPA知识库，是从期刊文章、OMIM、JAX、ClinicalTrials.gov、Mosby和FDA药物说明书中整理得到的。

用户还可以将分子及其疾病或功能关联呈现为一个网络。查看这种网络时，疾病和功能节点都是灵活的。

点击节点即可查看疾病和功能的视图页面，此页面包括本体（ontology）和所有已知药物靶点的概述。

文献案例：Meta-analysis of the effects of palmitic acid on microglia activation and neurodegeneration

有证据表明，肥胖可能是包括阿尔茨海默病在内的神经退行性疾病的危险因素。过量的棕榈酸已被证明在许多不同类型的细胞中诱导脂毒性，包括小胶质细胞和神经元细胞。因此，研究人员假设棕榈酸可能会促进肥胖相关神经疾病的发展，并选择了IPA进行分析。

首先，研究人员使用IPA中的BioProfiler工具从IPA知识库中鉴定了与小胶质细胞活化和神经退行性病变相关的生物分子，然后进行IPA核心分析，以确定与小胶质细胞活化和神经退行性病变相关的经典通路。然后，使用Path Explorer工具确定了从棕榈酸到与小胶质细胞激活和神经退行性病变相关的top经典通路的最短路径，并使用MAP工具模拟了过量棕榈酸对top经典通路的影响（流程如下图）。

BioProfiler共鉴定出163个小胶质细胞激活相关的分子，这些分子的核心分析结果如下图所示。

BioProfiler共鉴定出152个神经退行性病变相关的分子，这些分子的核心分析结果如下图所示。

从案例中可见，IPA知识库对于发掘分子与疾病或功能的关系十分关键，BioProfiler工具可以帮助研究人员快速确定分子集，进行后续的分析。核心分析可以找出关键的生物学通路，网络构建工具可以方便地对结果进行可视化。

参考文献

Zhou, H. & Chang, S. (2022). Meta-analysis of the effects of palmitic acid on microglia activation and neurodegeneration. NeuroImmune Pharmacology and Therapeutics. https://doi.org/10.1515/nipt-2022-0008.