【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生物信息学和药物优选领域，尤其涉及一种用于针对神经系统疾病的药物优选的技术方法及其应用。
技术介绍
1、bdnf/trkb信号通路在多种神经系统疾病的发生和发展中扮演着重要角色。研究表明，该信号通路与抑郁症、中枢神经系统损伤、癫痫、神经退行性疾病、神经精神疾病、rett综合征以及糖尿病引起的大脑皮层细胞凋亡等疾病相关。在抑郁症患者中，bdnf及其受体trkb的水平降低，而抗抑郁治疗能够恢复这些水平。bdnf/trkb信号通路对于神经元的存活、结构变化和可塑性至关重要，因此在神经退行性疾病和神经创伤性疾病的治疗和恢复中具有潜在的治疗价值。此外，bdnf/trkb信号通路的激活也被认为在治疗神经精神疾病方面具有新的治疗策略。在rett综合征的治疗中，5-ht1a受体激动剂通过挽救神经元传递损伤和部分改善creb/bdnf信号通路来改善症状。最后，运动训练通过增强bdnf/trkb信号通路，有助于抑制糖尿病引起的大脑皮层细胞凋亡。这些发现突显了bdnf/trkb信号通路在神经系统健康和疾病中的多功能性和重要性。
2、转录组(transcriptome)是指在特定条件下，一个细胞或组织中所有mrna的集合。对患病个体中细胞的转录组进行测量并与正常条件细胞进行差异表达分析，可以发现与疾病相关的基因和表达通路。是研究细胞功能和调控机制的重要工具，在生物医学领域具有广泛的应用前景。药物扰动转录组(drug perturbation transcriptomics)是指通过药物干预来改变细胞或生物体的基因表达模式，进而
3、患病样本的转录组分析可以揭示疾病状态下细胞内基因表达的变化，这些变化可能涉及关键的疾病相关基因和信号通路。而药物扰动转录组则反映了药物对细胞基因表达的影响，包括药物诱导的基因表达上调或下调，结合两者提供的信息可以实现药物开发和筛选、药物优选、个性化用药等目的。但目前没有直接且全面地使用疾病相关基因在药物扰动数据库中进行针对该疾病的药物优选方法。
技术实现思路
1、本专利技术提出了一种针对特定神经系统疾病，特别是抑郁症，根据其转录组信息在药物扰动转录组数据库中挖掘对转录组具有相反扰动效应的药物的方法。本专利技术旨在优选或重新定位药物，以便能够恢复患者的基因表达至正常水平。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了以下技术方案：
3、一种基于bdnf/trkb信号通路表达特征优选神经系统疾病药物的方法，包括：
4、获取神经系统疾病症患者及正常人的转录组数据；
5、获取与bdnf/trkb信号通路相关的基因，并基于转录组数据根据logfc值划分与bdnf/trkb信号通路相关的基因的上下调情况；将上下调变化趋势稳定的与bdnf/trkb信号通路相关的基因作为神经系统疾病相关基因；
6、收集待优选药物扰动转录组数据；
7、根据神经系统疾病相关基因，在药物扰动数据中挖掘能够使所述基因表达上下调与疾病趋势相反的药物即为优选的神经系统疾病药物。
8、进一步地，所述神经系统疾病为抑郁症、中枢神经系统损伤、癫痫、神经退行性疾病、神经精神疾病、rett综合征或糖尿病引起的大脑皮层细胞凋亡病症。
9、进一步地，所述神经系统疾病为抑郁症，其中抑郁症患者的转录组数据来自geo数据库中的多个数据集，选取其中bdnf表达正常的21个脑区的转录组数据。
10、进一步地，所述获取与bdnf/trkb信号通路相关的基因，具体如下：
11、通过基因互作网络分析，以bdnf/trkb为网络中心，获取该通路相关的基因即获得与bdnf/trkb信号通路相关的基因。
12、进一步地，所述将上下调变化趋势稳定的与bdnf/trkb信号通路相关的基因作为神经系统疾病相关基因，具体为：
13、挑选超过70％以上样本中上下调变化趋势相同的基因作为抑郁症bdnf/trkb相关基因。
14、进一步地，所述待优选药物扰动转录组数据来自clue数据库的cmap_lincs2020数据集。
15、进一步地，在药物扰动数据中挖掘能够使所述基因表达上下调与疾病趋势相反的药物，具体为：
16、选择药物对所述基因的扰动强度log2fc大于2且药物对所述基因的扰动趋势与患者体内变化趋势相反即为优选的神经系统疾病药物。
17、进一步地，所述神经系统疾病为抑郁症，其中优选出的药物包括硼替佐米、米妥蒽醌、苯基溴酮、非达雷斯特、雄甾酮、替扎尼定、曲美替尼、匹非酮、s-罗利普兰和霉酚酸酯。
18、一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如所述的一种基于bdnf/trkb信号通路表达特征优选神经系统疾病药物的方法。
19、一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时实现所述的一种基于bdnf/trkb信号通路表达特征优选神经系统疾病药物的方法。
20、本专利技术的技术方案为从表达组学的角度衡量药物对特定疾病的治疗效果开发得到的，有助于深入理解药物的作用机理，并对于临床药物优选具有重要的意义。
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1.一种基于BDNF/TrkB信号通路表达特征优选神经系统疾病药物的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经系统疾病为抑郁症、中枢神经系统损伤、癫痫、神经退行性疾病、神经精神疾病、Rett综合征或糖尿病引起的大脑皮层细胞凋亡病症。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经系统疾病为抑郁症，其中抑郁症患者的转录组数据来自GEO数据库中的多个数据集，选取其中BDNF表达正常的21个脑区的转录组数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取与BDNF/TrkB信号通路相关的基因，具体如下：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将上下调变化趋势稳定的与BDNF/TrkB信号通路相关的基因作为神经系统疾病相关基因，具体为：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待优选药物扰动转录组数据来自clue数据库的CMAP_LINCS2020数据集。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在药物扰动数据中挖掘能够使所述基因表达上下调与疾病趋势相反的药
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经系统疾病为抑郁症，其中优选出的药物包括硼替佐米、米妥蒽醌、苯基溴酮、非达雷斯特、雄甾酮、替扎尼定、曲美替尼、匹非酮、S-罗利普兰和霉酚酸酯。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-8任一项所述的一种基于BDNF/TrkB信号通路表达特征优选神经系统疾病药物的方法。
10.一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时实现如权利要求1-8任一项所述的一种基于BDNF/TrkB信号通路表达特征优选神经系统疾病药物的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于bdnf/trkb信号通路表达特征优选神经系统疾病药物的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经系统疾病为抑郁症、中枢神经系统损伤、癫痫、神经退行性疾病、神经精神疾病、rett综合征或糖尿病引起的大脑皮层细胞凋亡病症。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经系统疾病为抑郁症，其中抑郁症患者的转录组数据来自geo数据库中的多个数据集，选取其中bdnf表达正常的21个脑区的转录组数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取与bdnf/trkb信号通路相关的基因，具体如下：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将上下调变化趋势稳定的与bdnf/trkb信号通路相关的基因作为神经系统疾病相关基因，具体为：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待优选药物扰动转录组数据来自c...
【专利技术属性】
技术研发人员：代绍兴，包杨欢，杨鹏鹏，周子昂，吕豪豪，
申请(专利权)人：普百思生物科技苏州有限公司，
类型：发明
国别省市：
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