基于文本挖掘和生物信息学筛选放射性直肠炎的治疗药物

郑凯峰，庞林荣，周欣，陈俊

放射治疗是恶性肿瘤的治疗手段之一，约50%的患者需要接受放疗，尤其是盆腔恶性肿瘤患者。盆腔恶性肿瘤放疗时或放疗后，易出现放射性直肠炎[1]，它往往伴随着腹泻、便血及里急后重等症状，严重的可能导致直肠阴道瘘或直肠尿道瘘，需要结肠改道造瘘[2]。这会影响患者的生活质量，增加患者经济负担，而且限制了治疗癌症的放疗剂量。如何处理放射性直肠炎成为盆腔放疗的关键问题。本研究通过文本挖掘发现放射性直肠炎及伤口愈合的共有基因，对这些基因进行功能富集分析、构建蛋白互作网络、药物-基因互作分析探讨放射性直肠炎发生的分子机制及治疗的靶向药物，为后续预测和治疗放射性直肠炎提供理论依据。报道如下。

1 资料与方法

1.1 文本挖掘 基于数据库 pubmed2ensembl 用于文本挖掘（http://pubmed2ensembl.ls.manchester.ac.uk/）[3]。Pubmed2ensembl 系统将PubMed 上的超过200 万篇文章链接到50 个物种，近15 万个基因。输入搜索词伤口愈合（WH）和放射性直肠炎（RP）进行查询，然后从每个结果中提取出所有的基因，将这些基因的交集进行后续分析。

1.2 共有基因筛选 基因本体论（GO分析）反映了目前对基因的生物学过程（BP）、分子功能（MF）和细胞成分（CC）方面的了解[4]。京都基因和基因组百科全书（KEGG）[5]提供已知生物通路的数据资源。为了说明基因的功能和所在信号通路，通过DAVID 程序进行GO 和KEGG 通路富集分析。P ＜0.05 为差异有统计学意义。

1.3 蛋白质互作网络 将上述共有基因导入STRING[6]，分析这些基因的蛋白互作网络，进一步通过Cytoscape 软件[7]计算出网络中的核心基因。……