生物信息学是在20世纪60年代,随着脱氧核苷核酸双链(DNA)的发现而出现的一门新兴学科。其核心任务是通过应用计算机数据库和计算机算法来分析组成有机生命体的蛋白质,基因以及DNA序列。生物学中的一个重要课题是解析从人类基因组计划,蛋白组学以及其他分子生物学研究中产生的海量DNA,RNA以及蛋白质的序列及结构数据。应用生物信息学工具将有助于揭示与这些序列结构的分子功能,生化通路,疾病相关机制以及与生命进化相关的各种生物学问题。
在过去的50多年里,临床研究已经证实,个体对药物的反应存在种族差异,并且这种差异具有可遗传性。分子生物学和基因组学对基因序列的分析已经在药物代谢酶,药物转运体以及药物靶点中发现了大量的遗传变异,这也成为药物反应存在个体差异的直接证据和物理基础。在综合了药理学以及基因组学的各种发现后,药物基因组学试图阐明多种遗传变异是如何同时影响药物的反应和疗效,并尝试将这些发现应用于个体化药物治疗之中。然而,在临床实例中,药物的个体反应常常涉及多个基因,如何了解和发现各个基因在整体药物疗效中所起的作用是一个巨大的挑战。目前,药物基因组学研究正受益于两项新技术:全基因组测序(单核苷酸多态性,单倍体型图)以及功能基因组分析技术(生物芯片)。全基因组研究试图在全基因组图上通过运用那些改变核苷酸序列,基因表达以及剪切突变的遗传标记来发现新的基因型-表型关系。现在,各种药物基因及其相关药动学,药效学和药物基因组学数据都存储在遗传药理学研究网络数据库中(www.pharmGKb.org),以供个人、科研单位和药物生产企业使用。了解多基因相关的疾病发生机制并发现个体间的遗传序列差异将最终使我们了解哪些药物在哪些患者中将发挥最大效用,而对其他患者的效果则较差,甚至毒性较大。药物基因组学的最终目标就是从基因组学,转录组学以及蛋白组学的角度阐明这些差异,而生物信息学将是实现这一目标的关键技术。本章将简要介绍生物信息学的定义和现状并重点阐述生物信息学在药物基因组学中的应用及其发展方向。
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