新颖的数学框架使人们对药物如何相互作用有更深入的了解

组合两种或更多种药物可以有效治疗多种疾病，例如癌症。但是，与此同时，错误的药物组合可能会导致严重的副作用。当前，关于不同药物如何相互影响尚无系统的了解。因此，阐明两种给定药物如何相互作用以及它们是否具有有益作用，将意味着朝着药物开发迈出重要的一步，以便将来更有效地治疗疾病。

在分子水平上，药物会引起人体各种细胞过程的复杂扰动。这些过程是由复杂的分子相互作用网络(所谓的相互作用组)精心策划的。在过去的十年中，大量研究揭示了相互作用组的结构与细胞内分子机器的功能组织之间的密切关系。这为使用基于网络的方法研究健康和疾病状态的基础打开了令人兴奋的机会。遵循这一趋势，首席研究员JörgMenche和他在CeMM的团队开发了一种新颖的数学框架，用于精确绘制出相互作用组的不同扰动如何相互影响的图。

Caldera等人进行的这项新研究代表了第一个通用方法，该方法基于考虑了药物的高维效应的数学模型，精确定量了药物之间的相互作用方式。他们的研究表明，给定药物在相互作用组上的靶标位置不是随机的，而是位于所谓的药物模块内。他们发现，药物模块的位置与相应治疗引起的特定细胞形态变化有关，从而使形态学筛查成为研究药物相互作用的宝贵资源。此外，他们确定了导致这种相互作用出现的各种因素。最值得注意的是，相互作用组上两个药物模块之间的距离起着关键作用：某些类型的相互作用更有可能取决于两种相应药物模块之间的确切接近程度。如果模块彼此之间的距离太远，则不太可能发生交互。

“我们开发了一种全新的方法来对药物相互作用进行分类。以前的方法只能将相互作用描述为协同作用或拮抗作用。我们的方法能够区分12种不同的相互作用类型，并揭示相互作用的方向，” Michael Caldera说， JörgMenche's Group的研究和博士生。

Menche小组的研究拓宽了人们对药物如何扰乱人类交互基因组以及药物相互作用的原因的理解。此外，所引入的方法对结合两种扰动可能产生的任何潜在结果进行了首次全面全面的描述。最后，该方法学还可用于解决其他关键挑战，例如剖析遗传变异的综合影响或预测药物对特定疾病表型的影响。他们的研究为将来了解和开发更有效的药物疗法奠定了坚实的基础。

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