基于人工智能与全球上市药物数据探寻抗垂体腺瘤药物及体外实验验证

目的:基于人工智能技术与药物重定位策略从上市药物中探寻潜在的垂体腺瘤治疗药物.方法:通过基因表达数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)分析垂体腺瘤的基因表达谱,从中筛选出评分最高的Hub基因;利用药物重定位策略从全球上市药物数据库中找到靶向Hub基因的治疗药物,并通过人工智能技术验证药物与靶点的相互作用.细胞实验中,CCK8法检测他莫昔芬对小鼠垂体腺瘤AtT-20细胞和大鼠垂体腺瘤GH3细胞增殖能力的影响,流式细胞术检测细胞凋亡率,蛋白质印迹法检测磷脂酰肌醇3-激酶(phosphatidylinositol-3-kinase,PI3K)-蛋白激酶B(protein kinase B,AKT)凋亡通路中关键蛋白的表达.结果:在巨腺瘤与微腺瘤中鉴定出96个差异表达基因,其中评分最高的基因是信号转导与转录激活因子6(signal transducer and activator of transcription 6,STAT6),从数据库中重定位找到靶向STAT6的治疗药物是他莫昔芬;联合人工智能技术及分子对接确证他莫昔芬与靶点STAT6相互作用.体外实验结果表明他莫昔芬对垂体腺瘤细胞增殖及激素分泌具有抑制作用.结论:他莫昔芬能抑制垂体腺瘤生长,为垂体腺瘤的靶点研究及精准治疗提供了有力证据.