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基于网络的药物靶标和疾病基因之间的接近度可以提供有关药物在疾病背景下的影响、相互作用和重新定位的新见解。目前对系统性硬化症 (SSc) 中纤维化过程逆转的理解和治疗有限。我们开发了一种基于网络的药物效应分析，该分析考虑了人类相互作用组网络、药物靶标和疾病相关基因之间的接近度测量、全基因组基因表达和通过相关分析出现的疾病模块。目前使用的和潜在的药物与 SSc 相关基因的接近度存在很大差异，与 SSc 相关通路的接近度明显不同，这取决于它们的类别和靶标。酪氨酸激酶抑制剂 (TyKI) 通过多种途径接近疾病基因，包括炎症和纤维化过程。SSc 疾病模块包括新出现的分子靶标，与目前对该疾病病理生理学的认识更加一致。在疾病模块网络中，尼达尼布表现出最大的扰动活性，其次是伊马替尼、达沙替尼和乙酰半胱氨酸。在接受 TyKI 治疗的 SSc 患者的炎症亚群中，抑制 SSc 相关通路和缓解皮肤纤维化的效果显著。我们的结果表明，基于网络的药物-疾病接近性为药物在 SSc 疾病模块中的治疗效果提供了新的视角。这可以应用于药物组合或药物重新定位，并有助于指导临床试验设计和亚组分析。
基于网络的药物对系统性硬化症疾病模块影响的建模
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