[發明專利]基于網絡毒理學評估喹諾酮類抗生素環境殘留物神經毒性的方法

在審

• 申請號: 202211381192.6
• 申請日: 2022-11-06
• 公開（公告）號: CN116206703A
• 公開（公告）日: 2023-06-02
• 發明（設計）人: 張永紅;甘曉鳳;談丹;蔡雄;周成成
• 申請（專利權）人: 重慶醫科大學
• 主分類號: G16C20/50
• 分類號: G16C20/50;G16H70/40;G16B20/30
• 代理公司: 重慶立川知識產權代理事務所(普通合伙) 50285
• 代理人: 任萌萌

本發明提供一種基于網絡毒理學評估喹諾酮類抗生素環境殘留物神經毒性的方法。本發明通過收集環境中殘留的喹諾酮類藥物種類及其藥物靶標，收集神經精神疾病及其疾病基因；建立藥物靶標網絡，神經精神疾病模塊，及藥物靶標?疾病模塊重疊網絡，計算網絡參數以獲取關鍵基因，利用DAVID數據庫對關鍵基因進行富集分析，再進行網絡排序分析。與傳統方法相比，本發明運用大數據高通量整合分析技術的網絡毒理學具有研究對象覆蓋范圍廣，從藥物靶標和疾病基因角度考慮藥物的毒性，為評估化合物的不良反應風險大小提供了新思路。

技術領域

本發明屬于藥學領域，涉及網絡毒理學，具體涉及基于網絡毒理學評估喹諾酮類抗生素環境殘留物神經毒性的方法。

背景技術

神經毒性是一種通過生物、化學或物理制劑改變中樞神經系統結構和功能的病因學現象。環境中的空氣污染物、農藥、殺蟲劑、重金屬、工業廢物等都具有神經毒性。由神經毒性導致的疾病包括阿爾茨海默病、帕金森病、認知障礙、神經血管疾病如腦動脈瘤、神經發育疾病如注意力缺陷多動癥、智力殘疾和自閉癥譜系障礙等。

喹諾酮類抗生素抗菌譜廣，被認為是優先且極其重要的一類抗生素，但喹諾酮類藥物在環境中的殘留問題也日趨嚴峻，在多個地域的水和土壤中都檢測到了喹諾酮類藥物的殘留，甚至在某些地區兒童和老年人的尿液中也檢測到了喹諾酮類藥物的存在，并認為喹諾酮類藥物是造成健康風險的首要因素，更有報告提出環境中的喹諾酮類藥物可能會通過食物鏈和飲水進入人體對神經系統產生不良影響。神經毒性已被明確是喹諾酮類藥物的主要不良反應之一，喹諾酮類環境殘留物的神經毒性不容忽視。而傳統借助建立動物模型或細胞模型評估喹諾酮類神經毒性的方法需要耗費大量的時間和成本，且疾病的發生發展是多個生物學過程共同作用的結果，亟需建立新的方法評估喹諾酮類環境殘留物的神經毒性。

發明內容

針對現有方法評估諾酮類環境殘留物神經毒性的亞型存在偏頗，且未能全面考慮疾病生物學過程等不足，本發明要解決的問題是提供一種能更加全面的評估諾酮類環境殘留物神經毒性的方法，從而更高效準確的確定喹諾酮類藥物可能導致的神經毒性亞型及與疾病相關的生物學進程。本發明提供了一種基于網絡毒理學評估喹諾酮類環境殘留物神經毒性的方法。該方法包括收集環境中殘留的喹諾酮類藥物種類及其藥物靶標，收集神經精神疾病及其疾病基因，建立藥物靶標網絡，神經精神疾病模塊，及藥物靶標-疾病模塊重疊網絡，計算網絡參數以獲取關鍵基因，利用DAVID數據庫對關鍵基因進行富集分析，以網絡鄰近方法評估喹諾酮類藥物與神經精神疾病基因的接近程度，網絡擴散方法評估喹諾酮類藥物靶標與疾病基因的功能相似性，結合二者結果進行綜合排序，評估喹諾酮類藥物的神經毒性風險，選擇重疊網絡中重要疾病基因進行富集分析，以解析喹諾酮類藥物的潛在神經毒性機制。本發明通過揭示喹諾酮類環境殘留物可能導致的神經毒性亞型及不良反應的機制，為評估喹諾酮類環境殘留物的健康風險提供了理論參考。

為解決上述技術問題，本發明采用的技術方案是：

一種基于網絡毒理學評估喹諾酮類抗生素環境殘留物神經毒性的方法，包括如下步驟：

(a)喹諾酮類藥物靶標的獲取及靶標網絡的建立

根據文獻確定喹諾酮類藥物的種類，運用在線數據庫收集藥物靶標，將收集到的藥物靶標分布到蛋白-蛋白相互作用組(PPI)中，以建立藥物靶標網絡；

(b)神經精神疾病的確定，疾病基因的獲取及神經精神疾病模塊的建立

根據文獻確定神經精神疾病，在MeSh數據庫中獲取神經精神疾病對應的醫學主題詞，利用MeSh主題詞作為檢索條目在OMIM數據庫收集對應的Entrez?Gene?ID，經UniProt數據庫轉換后得到了對應的基因名稱，收集到的每種神經精神疾病的疾病基因都分布到PPI網絡中，以構建對應的神經毒性疾病模塊；

(c)網絡鄰近度的計算