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测一测血液中的蛋白质水平，确定靶向药物优先级
布里斯托尔大学MRC综合流行病学组（MRC-IEU）的研究人员领导了一项关于血液蛋白质水平的创新性遗传学研究，该研究证明了遗传数据如何通过识别蛋白质对疾病的因果作用来支持药物靶向优先次序。 布里斯托尔的研究人员与制药公司合作，开发了一套综合分析方法，利用蛋白质水平的遗传预测来确定药物靶点的优先级，并量化了这种方法在降低药物研发失败率方面的潜力。 蛋白质的遗传学研究还处于初级阶段。这项研究发表在《Nature Genetics》杂志上，旨在确定蛋白质靶向效应的遗传预测是否能预测药物试验的成功。来自布里斯托尔大学的Jie Zheng、Tom Gaunt和他的同事们与制药公司合作，建立了一个多学科合作来解决这一科学问题。 利用一套遗传流行病学方法，包括孟德尔随机化和基因共域化，研究人员在225种人类疾病上建立了1002种血浆蛋白的因果网络。在这项研究中，他们确定了65种蛋白质对52种疾病的111种可能的因果关系，涵盖了广泛的疾病领域。http://www.epigraphdb.org/pqtl/ 主要作者郑博士说，他们估计的蛋白质对人类疾病的影响可以用来预测针对这些蛋白质的药物的效果。 “该分析可用于验证新药物靶点的有效性和潜在的不良反应，并为将现有药物用于其他适应症提供证据。” 这一研究为今后基因组学的遗传学研究奠定了坚实的方法学基础。下一步，将在早期药物靶点验证管道中使用分析方案。希望这些发现将支持进一步的药物开发，提高药物试验的成功率，降低药物成本，使患者受益。 布里斯托尔大学健康和生物医学信息学教授、NIHR布里斯托尔生物医学研究中心成员Tom Gaunt补充道：“我们的研究使用了全世界许多研究人员公开发布的数据（由MRC-IEU OpenGWAS数据库整理），并真正展示了开放式数据共享在健康研究中实现新发现的潜力。我们已经证明，这种对现有数据的再利用为降低药物研发成本提供了一种有效的方法，预期对健康和社会有益。” 原文检索：Phenome-wide Mendelian randomization mapping the influence of the plasma proteome on complex diseases |
