由王棟、鄧赟、許俊泉等科研人員組成的團隊在《自然·方法》（Nature Methods）期刊上發(fā)表了一項突破性研究成果。該團隊成功開發(fā)了一項名為HiMAP-seq（High-throughput Multiplexed Analysis of Perturbations coupled with sequencing）的新技術，并基于此構建了規(guī)模高達三億量級的原創(chuàng)性藥物-基因表達關系數(shù)據(jù)庫——CIGS（Chemical-Induced Gene Expression Signature database）。這一系列工作標志著在功能基因組學與藥物研發(fā)交叉領域取得了重要進展，為系統(tǒng)理解藥物作用機制、加速新藥發(fā)現(xiàn)提供了全新的強大工具。

HiMAP-seq：高通量并行擾動分析的新利器

HiMAP-seq技術的核心創(chuàng)新在于其高通量、多維度并行分析能力。傳統(tǒng)方法往往難以同時、系統(tǒng)地評估成百上千種化學分子（如候選藥物）對細胞全基因組表達譜的影響，過程耗時耗力且成本高昂。HiMAP-seq通過巧妙的實驗設計與高效的測序策略，實現(xiàn)了在單次實驗中同時對大量化學擾動條件進行精確監(jiān)測。該技術不僅大幅提升了篩選通量，還保證了數(shù)據(jù)的可比性與高質(zhì)量，能夠精準捕捉藥物處理下細微而關鍵的基因表達變化，為繪制精細的藥物作用圖譜奠定了基礎。

CIGS數(shù)據(jù)庫：三億量級藥物-基因關系的數(shù)據(jù)寶庫

運用HiMAP-seq這一強大工具，研究團隊對海量的小分子化合物庫進行了系統(tǒng)性篩選與分析，并將結果整合構建成CIGS數(shù)據(jù)庫。該數(shù)據(jù)庫目前包含了約三億個數(shù)據(jù)點，詳盡記錄了不同化學物質(zhì)在多種細胞模型中對全基因組表達的影響特征（即基因表達特征譜）。其數(shù)據(jù)規(guī)模與質(zhì)量在同類資源中位居前列，是一個真正原創(chuàng)且極具價值的公共資源。

CIGS數(shù)據(jù)庫的建立具有多重重要意義：

1. 機制解析：研究人員可以通過查詢數(shù)據(jù)庫，快速了解特定藥物可能影響的信號通路和生物過程，從而深入揭示其作用機制和潛在副作用。
2. 藥物重定位：通過比對不同藥物的基因表達特征譜，可以發(fā)現(xiàn)已知藥物新的治療用途，即“老藥新用”，大大縮短研發(fā)周期。
3. 新藥發(fā)現(xiàn)：數(shù)據(jù)庫可以為基于人工智能的藥物設計與虛擬篩選提供海量、高質(zhì)量的訓練數(shù)據(jù)，助力發(fā)現(xiàn)具有理想表達譜特征的全新候選藥物。
4. 毒性預測：特定的基因表達特征可能與細胞毒性相關，該數(shù)據(jù)庫可用于早期評估化合物的安全性風險。

推動生物技術研究與開發(fā)

王棟、鄧赟、許俊泉團隊此項工作的影響力深遠。HiMAP-seq作為一種通用型平臺技術，其應用范圍可遠超藥物篩選，擴展至功能基因組學、合成生物學、疾病模型構建等多個基礎研究領域。而CIGS數(shù)據(jù)庫作為其直接產(chǎn)出，已向全球學術界和產(chǎn)業(yè)界開源，必將成為驅動下一代藥物研發(fā)和生命科學發(fā)現(xiàn)的關鍵基礎設施之一。

這項研究不僅展示了一項尖端實驗技術的誕生，更通過構建大規(guī)模、系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)資源，將計算與實驗生物學緊密聯(lián)結，為理解生命復雜系統(tǒng)、解決生物醫(yī)學重大挑戰(zhàn)提供了全新的范式，顯著推動了生物技術的研究與產(chǎn)業(yè)化開發(fā)進程。