对现有数据的检索已经确定了一些药物，这些药物似乎可以阻止接受移植的患者发生器官排斥反应。
研究人员通过分析大量公开可用的数据集，确定了一组参与器官排斥反应的基因。然后，他们能够识别出影响这些基因活性的药物，其中包括一种广泛使用的他汀类药物，这是一类用于降低血液胆固醇水平的药物。随后对数千份医疗记录的分析表明，他汀类药物确实有助于移植患者。
这篇论文于10月14日发表在《实验医学杂志》上，为假设的提出奠定了框架，葛兰素史克公司（位于宾夕法尼亚州普鲁士国王镇）的计算生物学家 Pankaj Agarwal 说，他没有参与这项研究。“这是以信息为中心的世界的一部分。你可以使用已有的数据来假设一种药物可能如何影响患者群体。”
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研究表明，阿托伐他汀延长了接受心脏移植的小鼠的存活期。未治疗的小鼠在移植后十天内死亡，而一些接受他汀类药物治疗的小鼠存活时间超过 30 天。在使用来自几项不相关研究的数据来确定可能导致各种器官移植排斥反应的基因后，由加利福尼亚州斯坦福大学的计算生物学家 Atul Butte 共同领导的研究人员对已知可抑制每个基因活性的药物进行了文献检索。这指向了世界上处方量最高的药物之一——阿托伐他汀，由制药巨头辉瑞公司以立普妥的商品名销售。
以旧换新
为了缩小阿托伐他汀和其他类似他汀类药物的临床效果，研究人员与比利时鲁汶大学医院的同事合作。他们可以访问自 1989 年以来 2,500 多名接受肾移植患者的电子病历。没有患者因与移植相关的原因而被处方他汀类药物，但在服用他汀类药物的患者中，器官存活的可能性显着提高。移植七年后，超过 80% 的服用他汀类药物的患者仍然活着，而未服用他汀类药物的患者则不到 70%。
使用生物信息学为现有药物寻找潜在的新应用正成为一种既定的实践。这种方法最近促成了一项临床试验，以测试一种抗抑郁药是否可能对一种特别难治的肺癌有效。但这项最新的研究使用了预先存在的数据，既生成了关于药物的假设，又分析了其效果。“更高层次的意义在于，它不仅表明它可能有效，而且可能已经有效了，”Butte 说。
斯坦福大学的另一位作者 Purvesh Khatri 怀疑不同器官的排斥反应背后存在共同的机制，但他意识到没有哪个合作者会拥有必要的组织样本。因此，他转向公共数据存储库 Gene Expression Omnibus，以获取来自肝脏、肺、心脏和肾脏移植的独立研究结果。“我花了大约三十分钟，”Khatri 说。“老实说，现在回想起来，它似乎太容易了，这令人感到有点可怕。”
寻求稳定性
Khatri 和他的同事在这些研究中搜索了哪些基因的活动最能区分有问题的移植和稳定的移植。在某些数据集中识别出基因并在其他数据集中验证它们之后，研究人员剩下了一组 11 个基因，这些基因在来自排斥移植的活检组织中显着过度表达。
“这是一个很好的故事，并且对未来的方向有一些希望，”Suthanthiran 补充道。“很高兴看到这些药物在前瞻性临床试验中进行评估。”“我喜欢他们利用现有信息进行分析，以表明器官之间存在共享的基因表达模式，”纽约威尔康奈尔医学院研究移植免疫学的 Manikkam Suthanthiran 说，他没有参与这项研究。这种分析可以帮助揭示通常不会放在一起考虑的疾病背后的共同机制。“从头到尾完成所有这些实验将是一项庞大的工程，”他说。
本文经《自然》杂志许可转载。该文章于 2013 年 10 月 14 日首次发表。