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更新日期:110年3月11日

臺大研究成果系列報導 生命科學系阮雪芬老師之多體學和AI探討疾病進程及藥物開發

在各種多體學技術的進展下,致使巨量資料快速產生,如何運用多體學數據和AI找到重要分子在疾病進程的角色,以及如何找到合適藥物成了重要的議題。

以下簡述三個阮雪芬老師團隊重要的成果:

一、阮老師團隊運用各種體學,包括轉錄體學、磷酸化蛋白體學和RNA結合蛋白體學,並用多種生化和細胞實驗證明抑制肺癌細胞表面的ATP合成酶,會透過長鏈非編碼核醣核酸所調控的磷酸化訊息網路,誘導具抗藥性肺癌細胞的死亡。此成果發表於蛋白體學領域排名第一的《分子與細胞蛋白質組學期刊》(Molecular & Cellular Proteomics) (DOI: 10.1074/mcp.RA120.002219)。

二、阮老師團隊運用定量蛋白體以及磷酸化蛋白體技術發現,ZNF322A基因沉默後促進PIM3的轉錄調節,影響IRS1在Serine 1101的磷酸化,進而透過PI3K/AKT/mTOR訊息路徑操控葡萄糖的吸收。除此之外,ZNF322A基因沉默後會透過影響HSP27 S82 and eIF2a S51的磷酸化而造成非折疊蛋白反應,進一步形成自噬小體。這個研究的結果或許可以提供肺癌治療的策略。此成果發表於《生醫科學雜誌》(Journal of Biomedical Science) (DOI: 10.1186/s12929-020-00668-5)。

三、為對抗COVID-19,阮老師團隊運用老藥新用策略尋找治療藥物。團隊分析大數據資料找到藥物,經過醫學檢驗暨生物技術學系張淑媛老師以細胞實驗確定有效,該成果發表於《細胞》(Cell)出版的新期刊(Heliyon) (DOI: 10.1016/j.heliyon.2020.e05646),目前正在策劃進行動物試驗及技轉。除此之外,阮老師與生物機電工程學系陳倩瑜老師共同指導臺灣人工智慧生物資訊演算法團隊,建立一個資料庫DockCoV2,該資料庫著重在計算FDA和健保藥物與蛋白質之間的親合力,提供最先進的預測結果。使用者可以直接下載有興趣的藥物和蛋白接合資料,並檢查一些藥物相關的資訊。此成果發表於Google Scholar生物化學研究領域排名第一的期刊《核酸研究期刊》(Nucleic Acids Research) (DOI: 10.1093/nar/gkaa861)。

  • 圖1

    定量多體學與網路分析揭露藥物誘導具抗藥性肺癌細胞死亡作用的機轉

  • 圖2

    整合定量與磷酸化蛋白體學釐清轉錄因子ZNF322A誘導之蛋白磷酸化路徑,進而使肺癌細胞進行自噬。

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