基于临床样本的组学数据是靶标发现和药物发现的主要来源之一。然而，在组学数据鉴定的几千个候选蛋白中，发现可用于转化医学研究的现有药物，通常面临两个方面的问题，而难以选择切入点。一方面，大部分候选蛋白缺乏相应的药物，甚至是任何活性化合物。另一方面，一部分候选蛋白已有文献报道过与目标疾病的相关性，开展靶标发现及药物发现的创新性不足。
针对这一问题，中国科学院上海药物研究所罗成课题组张豪副研究员，与北京蛋白质组研究中心孙爱华研究员合作，开发了一种用于开展转化医学药物发现的新工具OTTM（在线服务器http://otter-simm.com/ottm.html），成果以“OTTM: An automated classification tool for translational drug discovery from omics data”为题，于2023年8月15日在线发表于国际著名生物信息学期刊Briefings in Bininformatics。
来源于组学数据几百至几千个候选蛋白，按照“是否有对应的药物”和“是否有文献报道过”，可以被分为四类。第一类是“有药物并且报道过”，第二类是“有药物并且未报道”，第三类是“无药物并且报道过”，第四类是“无药物并且未报道”。新工具OTTM的任务，就是从来源于组学数据的全部候选蛋白中，把第二类蛋白挑选出来，并为每个蛋白推荐一种药物，用于后续的实验活性评估。因此，通过药物可用性评估，以及对海量文献摘要的挖掘，OTTM可以显著缩小待测试药物的范围，提高用于转化医学研究的药物发现效率（图1）。
科研团队基于在前期研究（Nature 2019; 567:257）中采集的肝细胞癌临床样本组学数据，运用OTTM从4489种候选蛋白中，发现有23种候选蛋白，具有对应的FDA批准上市或临床试验药物，并且目前没有文献报道过，这23种候选蛋白与肝细胞癌的相关性（图2）。
除了用户提供的候选蛋白，OTTM根据STRING数据库的蛋白-蛋白互作信息，从互作蛋白中也推荐了17种值得进一步测试的药物。因此，综合考虑用户提供的4489种候选蛋白，以及OTTM自动鉴定的2589种互作蛋白，一共发现了40种值得开展实验测试的FDA批准上市或临床试验药物。其中15种可以买到，并在肝细胞癌Hep-G2等细胞系上进行了活性测试。两种现有药物Tafenoquine（一种靶向CYC1的FDA批准上市抗疟疾药物）和Branaplam（一种靶向SMN1的治疗脊髓性肌萎缩症的3期临床药物），在两种肝癌细胞系上展现出较强的生长抑制活性，提示CYC1和SMN1可能是肝细胞癌治疗的潜在靶标（图3）。
新工具OTTM的开发，不仅能够大大节省人工查询的时间，也能够把组学数据中可用于转化医学研究的药物，在一次实验中批量发现，显著提高团队在开展老药新用研究中发现效率。
该论文的共同第一作者为上海药物所与上海科技大学联合培养硕士生杨晓博、上海药物所博士生张蓓和北京蛋白质组研究中心硕士生王思琪。该论文通讯作者为上海药物所罗成研究员、张豪副研究员，以及北京蛋白质组研究中心的孙爱华研究员。该研究还得到了国家蛋白质科学中心（北京）贺福初院士、上海药物所陈凯先院士、谭敏佳研究员的支持。研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金重大研究计划、国家中医药多学科交叉创新团队等项目的资助。
OTTM网站地址：http://otter-simm.com/ottm.html
全文链接：https://doi.org/10.1093/bib/bbad301
