生物通报道：2007年自然出版集团宣布《Nature》出版集团的新出版物、名为Nature China的网站（www.naturechina.com.cn）正式启动。这一网站致力于聚焦中国大陆地区和香港的优秀科学成果，每周都会针对最新发表的论文，在此网站撰写摘要和评述。

近期清华大学信息科学与技术国家实验室生物信息学研究部的李梢教授的新成果：Network-based relating pharmacological and genomic spaces for drug target identification（基于网络的药理组与基因组关联的药物靶标识别）入选了Nature China亮点推荐，并且还“Drug discovery: Drug search”为题，对这一作为“最新研究亮点”的成果进行了报道。

这是继之前李梢研究组“863计划”疾病相关生物网络构建分析的关键方法与技术研究课题取得重要进展之后的又一新成果，这一研究属于李梢教授主持的国家自然科学基金重点项目“疾病生物分子网络的系统建模与调控机理研究”，文章发表在PLoS ONE上，揭示了基于网络的药理组与基因组关联的药物靶标识别研究。这项研究由李梢教授指导研究生赵世文完成的，该研究还得到国家自然科学基金创新研究群体等项目的支持，并申请了发明专利。

之前这一研究组曾在《Molecular Systems Biology》上发表文章，报道了系统生物学研究方法的新成果，这篇题为“Network-based global inference of human disease genes”的文章被Nature出版集团“Genetics”、“Biotechnology”、“Pathology”三个领域同时选为“重要文章”（Featured articles），并且还进行了“Disease genes: Finding the culprits”专题评述。

李梢研究组主要研究方向是疾病生物网络与药物干预机制：复杂生物网络与疾病表型、药物干预的关联机制；炎症与肿瘤血管新生的调控网络及其干预，以及中医药系统生物信息学：病证方复杂生物网络的综合分析；中医寒热证候与方剂的系统生物信息学研究。

（生物通：万纹）

原文摘要：

Network-Based Relating Pharmacological and Genomic Spaces for Drug Target Identification
Identifying drug targets is a critical step in pharmacology. Drug phenotypic and chemical indexes are two important indicators in this field. However, in previous studies, the indexes were always isolated and the candidate proteins were often limited to a small subset of the human genome.

Based on the correlations observed in pharmacological and genomic spaces, we develop a computational framework, drugCIPHER, to infer drug-target interactions in a genome-wide scale. Three linear regression models are proposed, which respectively relate drug therapeutic similarity, chemical similarity and their combination to the relevance of the targets on the basis of a protein-protein interaction network. Typically, the model integrating both drug therapeutic similarity and chemical similarity, drugCIPHER-MS, achieved an area under the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve of 0.988 in the training set and 0.935 in the test set. Based on drugCIPHER-MS, a genome-wide map of drug biological fingerprints for 726 drugs is constructed, within which unexpected drug-drug relations emerged in 501 cases, implying possible novel applications or side effects.

Our findings demonstrate that the integration of phenotypic and chemical indexes in pharmacological space and protein-protein interactions in genomic space can not only speed the genome-wide identification of drug targets but also find new applications for the existing drugs.

作者简介：

李 梢 教授，博士生导师

1973年10月出生于安徽徽州。



学历

北京中医药大学 医学博士（1998.9－2001.7）

皖南医学院 医学硕士（继承家族医学-国家非物质文化遗产）（1995.9－1998.7）

北京中医药大学 医学学士（1990.9－1995.7）



工作经历

清华大学 教授 （2009.12至今）

清华大学 博士生导师 （2008.9至今）

清华信息科技国家实验室（筹）生物信息学研究部 副主任 （2006.2至今）

清华大学自动化系、生物信息学教育部重点实验室 副研究员 （2004.12－2009.11）

清华大学自动化系、生物信息学教育部重点实验室 讲师 （2003.8－2004.12）

清华大学自动化系、生物信息学教育部重点实验室 博士后 （2001.9－2003.8）



科研方向

疾病生物网络与药物干预机制：复杂生物网络与疾病表型、药物干预的关联机制；炎症与肿瘤血管新生的调控网络及其干预

中医药系统生物信息学：病证方复杂生物网络的综合分析；中医寒热证候与方剂的系统生物信息学研究



主要获奖

国家教学成果二等奖（2009）

国家科技进步二等奖（2004）

茅以升北京青年科技奖（2009）

北京市教育教学成果（高等教育）一等奖（2008）

教育部新世纪优秀人才支持计划（2007）

全国优秀博士学位论文（2003）

清华大学校先进工作者（2008）

清华大学骨干人才支持计划（2007）

清华大学班（级）主任工作优秀奖一等奖（2006）

清华大学优秀博士后（2004）



主要科研项目

1. 国家自然科学基金重点项目（2010-2013，负责人）：疾病生物分子网络的系统建模与调控机理研究

2. 国家自然科学基金面上项目（2009-2011，负责人）：基于血管新生生物网络的方剂多靶点协同作用研究

3. 国家自然科学基金委创新研究群体（2008-2010，群体成员）：复杂系统控制与信息处理中的若干关键问题研究与应用

4. 国家自然科学基金重大研究计划面上项目（2007-2009，负责人）：寒热辨证的多层次信息挖掘及相关生物分子网络

5. 863计划项目（2006-2008，负责人）：疾病相关生物网络构建分析的关键方法与技术

6. 国家科技支撑计划课题（2006-2009，负责人）：中医证候计算系统生物学方法的示范研究

7. 教育部科学技术研究重点项目（2004-2006，负责人）：细胞因子网络仿真与中药免疫调节模式研究

8. 全国优秀博士学位论文作者专项资金 （2004-2009，负责人）：中药分子组合调节血管增生的理化与生物信息研究

9. 国家自然科学基金青年项目（2003-2005，负责人）：基于神经内分泌免疫网络仿真的寒热证候整体规律研究

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