患有糖尿病等基礎(chǔ)疾病患者的藥物反應(yīng)模式是相對復(fù)雜的，可能涉及多個器官和因素，而大部分影響機制仍然是未知的。近年來，表型和多組學篩查可用于揭示疾病特征，并為研究藥物在疾病進展中發(fā)揮的作用機制提供了新的手段。然而，多組學數(shù)據(jù)分析面臨著數(shù)據(jù)降維、數(shù)據(jù)異質(zhì)性與整合困難等多方面挑戰(zhàn)。

近期，丹麥哥本哈根大學研究團隊開發(fā)了一個基于深度學習的框架，即MOVE（multi-omics variational autoencoders），并且將其應(yīng)用于789名剛被診斷患有2型糖尿病患者的多組學表型數(shù)據(jù)，旨在探究藥物與組學表型之間的關(guān)系。該團隊開展了一系列試驗，使用MOVE探究20多種常見的糖尿病用藥的藥物組學關(guān)聯(lián)特征。研究結(jié)果顯示，二甲雙胍與2型糖尿病的12個臨床標志物均有顯著關(guān)聯(lián)，且與7個蛋白顯著相關(guān)。此外，還發(fā)現(xiàn)二甲雙胍和奧美拉唑與微生物組之間有顯著關(guān)聯(lián)。研究團隊指出，可以基于此類關(guān)聯(lián)來量化藥物相似性，發(fā)現(xiàn)新的潛在生物標志物，可能協(xié)助疾病診斷或增加治療有效性。相關(guān)研究結(jié)果于2023年1月2日以“Discovery of drug–omics associations in type 2 diabetes with generative deep-learning models”為題發(fā)表在《Nature Biotechnology》雜志上。

  注：此研究成果摘自《Nature Biotechnology》，文章內(nèi)容不代表本網(wǎng)站觀點和立場。

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