如何通过多组学数据整合提高疾病通路分析在药物联合研发中的准确

一、多组学数据整合的核心技术框架

1. 数据预处理与标准化

• 目标：消除不同组学数据的技术偏差，统一量纲与注释体系。
• 关键步骤：
  • 转录组 / 基因组：通过批次效应校正（如 ComBat）、差异表达分析（DESeq2）识别异常表达基因。
  • 蛋白质组 / 磷酸化蛋白质组：基于质谱的定量方法（如 SILAC、TMT）校正离子化效率差异，映射至通路蛋白节点。
  • 代谢组 / 脂质组：采用正交信号校正（OSC）去除仪器漂移噪声，代谢物注释匹配 KEGG 通路代谢网络。
  • 空间组学 / 单细胞测序：通过 CellPhoneDB 解析细胞间通讯配体 - 受体对，定位通路激活的空间微环境。
• 工具示例：
  • 数据标准化平台：Galaxy、AnVIL
  • 多组学注释工具：Enrichr（通路富集）、String（蛋白互作网络）

2. 跨组学数据关联建模

• 策略 1：层级关联分析
  • 基因 - 蛋白 - 代谢物联动：
    通过贝叶斯网络构建因果关系链，例如：
    基因突变（如 KRAS G12V）→ 蛋白磷酸化激活（ERK1/2 Thr202/Tyr204）→ 代谢物乳酸升高（Warburg 效应）
  • 工具：DoRothEA（转录因子 - 靶基因调控）、iLINCS（小分子 - 基因表达关联）
• 策略 2：网络嵌入整合
  • 将不同组学数据映射至统一的通路知识图谱，节点为基因 / 蛋白 / 代谢物，边为调控关系（如激活、抑制、共表达）。
  • 技术：
    • 图神经网络（GNN）：通过 GraphSAGE 算法聚合邻接节点特征，预测通路关键节点（如枢纽基因）。
    • 矩阵分解：如非负矩阵分解（NMF）降维多组学数据，识别共表达模块与通路活性特征。
• 案例：
  在非小细胞肺癌中，整合基因组（KRAS 突变）、磷酸化蛋白质组（MEK 磷酸化水平）、代谢组（谷氨酰胺摄取率），构建 MAPK - 代谢通路关联模型，预测 MEK 抑制剂与谷氨酰胺酶抑制剂的协同潜力。

二、基于多组学的通路动态建模与协同靶点挖掘

1. 通路活性动态评分体系

• 构建方法：
  • 基于通路富集分数（如 GSEA 的 NES 值）或加权基因共表达网络（WGCNA），为每条通路生成动态活性指数。
  • 示例：在时间序列单细胞数据中，计算免疫细胞群中 NF-κB 通路的单细胞活性评分（ssGSEA），追踪炎症进程中通路激活的细胞亚群演变。
• 应用场景：
  • 识别疾病进展的关键通路转换点（如从炎症通路主导转向血管生成通路主导）。
  • 评估药物处理后通路活性的时序变化，区分直接调控与间接效应。

2. 协同靶点优先级排序

• 三步法流程：
  1. 跨组学靶点筛选：
     • 基因组：高频突变基因（如肿瘤中的 TP53、PIK3CA）
     • 转录组 / 蛋白质组：差异表达倍数 > 2 且在通路中位于枢纽位置（如 PPI 网络中 Degree>10）
     • 代谢组：与通路关键酶（如 IDH1）相关的代谢物异常（如 2 - 羟基戊二酸升高）
  2. 通路互作网络分析：
     • 使用 Cytoscape 构建靶点 - 通路互作网络，通过 MCODE 算法识别紧密连接的模块（如凋亡通路与自噬通路的交叉节点 Bcl-2 家族）。
     • 计算靶点的介数中心性（Betweenness Centrality），优先选择调控多条通路的 “桥梁靶点”（如 mTOR 同时调控 PI3K/AKT 和 AMPK 通路）。
  3. 协同效应预测模型：
     • 基于特征融合的机器学习：
       输入多组学特征（如基因表达、蛋白互作、药物化学结构），训练随机森林或神经网络模型预测药物组合的协同指数（如 CI 值 < 1）。
     • 通路扰动模拟：
       通过基因敲除 / 过表达文库筛选，在多组学层面验证靶点组合的协同机制（如同时抑制 Akt 和 mTOR 导致核糖体生物合成通路崩溃）。

三、临床转化导向的整合分析与验证

1. 患者分层与生物标志物发现

• 整合策略：
  • 将多组学通路特征与临床数据（疗效、生存期、毒性）关联，构建预测性生物标志物。
  • 示例：在结直肠癌中，整合微卫星不稳定性（MSI）、T 细胞浸润水平（单细胞 RNA 测序）、Wnt 通路活性（β-catenin 核定位率），筛选对 PD-1 抑制剂 + Wnt 抑制剂联合敏感的患者亚群。
• 工具：
  • 生存分析：Cox 比例风险模型
  • 分层验证：Bootstrap 重采样法

2. 体内外模型的多组学验证闭环

• 流程设计：
  
   

  

  
  • 体外阶段：在类器官或 PDX 细胞系中，用联合药物处理后进行转录组 + 磷酸化蛋白质组测序，验证通路抑制的协同性（如预期通路节点磷酸化水平双降）。
  • 体内阶段：通过活体成像（如荧光标记通路报告基因）动态监测联合用药对肿瘤内通路活性的空间分布影响（如中心区域 vs 边缘区域的 MAPK 通路抑制差异）。
  • 临床阶段：收集治疗前后的活检样本，通过空间转录组学分析通路异质性变化，指导剂量调整或换药策略。

四、挑战与前沿技术突破

1. 数据稀疏性与计算复杂度

• 解决方案：
  • 迁移学习：利用公共数据库（如 GTEx、TCGA）的跨疾病组学数据预训练模型，再微调至目标疾病队列。
  • 稀疏矩阵填充：通过 K 近邻（KNN）或生成对抗网络（GAN）推断缺失的组学数据（如低丰度蛋白的表达值）。

2. 因果关系 vs 相关性混淆

• 技术突破：
  • 因果推断算法：如 Do-calculus（Pearl 因果模型）区分通路中的因果边与伴随边，避免将共表达基因误判为调控关系。
  • CRISPR 筛选联合多组学：通过成对基因敲除（如 CRISPRi pooled library）结合转录组测序，构建通路因果调控网络（如 A→B→C 的链式关系 vs A←B→C 的共调控关系）。

3. 实时动态整合需求

• 前沿方向：
  • 单细胞时空组学：如 10x Genomics 的 Xenium 平台实现单细胞分辨率的蛋白 + RNA 空间共检测，解析通路激活的细胞 - 细胞互作微环境。
  • ** wearable omics 传感器 **：未来可能通过可穿戴设备实时监测血液代谢物 / 外泌体蛋白，动态更新通路模型（如糖尿病患者的胰岛素信号通路活性波动）。

总结：从数据整合到机制驱动的联合研发

1. 协同靶点的机制性预测：而非仅依赖历史联合用药数据的统计关联；
2. 患者特异性通路弱点挖掘：通过个体组学特征匹配精准联合方案；
3. 耐药机制的前瞻性预警：利用治疗前后组学差异识别潜在代偿通路。