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Drug repurposing for glioblastoma based on molecular subtypes.
Journal of Biomedical informatics ( IF 4.0 ) Pub Date : 2016-09-30 , DOI: 10.1016/j.jbi.2016.09.019 Yang Chen 1 , Rong Xu 1
Journal of Biomedical informatics ( IF 4.0 ) Pub Date : 2016-09-30 , DOI: 10.1016/j.jbi.2016.09.019 Yang Chen 1 , Rong Xu 1
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A recent multi-platform analysis by The Cancer Genome Atlas identified four distinct molecular subtypes for glioblastoma (GBM) and demonstrated that the subtypes correlate with clinical phenotypes and treatment responses. In this study, we developed a computational drug repurposing approach to predict GBM drugs based on the molecular subtypes. Our approach leverages the genomic signature for each GBM subtype, and integrates the human cancer genomics with mouse phenotype data to identify the opportunity of reusing the FDA-approved agents to treat specific GBM subtypes. Specifically, we first constructed the phenotype profile for each GBM subtype using their genomic signatures. For each approved drug, we also constructed a phenotype profile using the drug target genes. Then we developed an algorithm to match and prioritize drugs based on their phenotypic similarities to the GBM subtypes. Our approach is highly generalizable for other disorders if provided with a list of disorder-specific genes. We first evaluated the approach in predicting drugs for the whole GBM. For a combined set of approved, potential and off-label GBM drugs, we achieved a median rank of 9.3%, which is significantly higher (p
中文翻译：
基于分子亚型的胶质母细胞瘤药物再利用。
癌症基因组图谱最近的一项多平台分析确定了胶质母细胞瘤 (GBM) 的四种不同分子亚型，并证明这些亚型与临床表型和治疗反应相关。在这项研究中，我们开发了一种计算药物再利用方法来根据分子亚型预测 GBM 药物。我们的方法利用每个 GBM 亚型的基因组特征，并将人类癌症基因组学与小鼠表型数据相结合，以确定重复使用 FDA 批准的药物来治疗特定 GBM 亚型的机会。具体来说，我们首先使用每个 GBM 亚型的基因组特征构建了表型谱。对于每种批准的药物，我们还使用药物靶基因构建了表型图谱。然后我们开发了一种算法，根据药物与 GBM 亚型的表型相似性来匹配药物并对其进行优先排序。如果提供了一系列疾病特异性基因，我们的方法对于其他疾病具有高度通用性。我们首先评估了预测整个 GBM 药物的方法。对于一组已批准的、潜在的和标签外 GBM 药物的组合，我们取得了 9.3% 的中位排名，明显更高 (p
更新日期：2016-09-30
中文翻译：
基于分子亚型的胶质母细胞瘤药物再利用。
癌症基因组图谱最近的一项多平台分析确定了胶质母细胞瘤 (GBM) 的四种不同分子亚型，并证明这些亚型与临床表型和治疗反应相关。在这项研究中，我们开发了一种计算药物再利用方法来根据分子亚型预测 GBM 药物。我们的方法利用每个 GBM 亚型的基因组特征，并将人类癌症基因组学与小鼠表型数据相结合，以确定重复使用 FDA 批准的药物来治疗特定 GBM 亚型的机会。具体来说，我们首先使用每个 GBM 亚型的基因组特征构建了表型谱。对于每种批准的药物，我们还使用药物靶基因构建了表型图谱。然后我们开发了一种算法，根据药物与 GBM 亚型的表型相似性来匹配药物并对其进行优先排序。如果提供了一系列疾病特异性基因，我们的方法对于其他疾病具有高度通用性。我们首先评估了预测整个 GBM 药物的方法。对于一组已批准的、潜在的和标签外 GBM 药物的组合，我们取得了 9.3% 的中位排名，明显更高 (p
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