SOAR 空间表达与药物扰动匹配的再利用候选筛选
将细胞类型差异表达和空间变化与既有 CMap/L1000 药物扰动匹配，筛选表达方向相反的候选。
用途与模型
- 研究用途
- 计算药物再利用、病理细胞与免疫细胞表达比较及通路假设生成。
- 模型与细胞来源
- 公开空间表达数据、细胞类型注释/解卷积与既有化合物扰动特征；药物案例为人类乳腺癌及结肠资料。
- 方法版本
- 2025 年 SOAR 441 数据集及 CMap 2023 年 10 月访问版本
- 实验形式
- 差异表达、空间变化过滤、蛋白相互作用网络、富集分数及药物扰动网络。
材料与平台
- 组织资料
- SOAR（Spatial transcriptOmics Analysis Resource）收录 441 个数据集、3461 份样本，覆盖 13 个物种、42 类组织和 19 种技术；溃疡性结肠炎（ulcerative colitis，UC）案例使用 3 位健康参照者与 5 位接受维得利珠单抗患者的既有资料。
- 药物参照
- Connectivity Map（CMap）L1000 包含 27,669 种化合物、12,328 个基因及 145,491 份扰动特征，来自不同细胞系和剂量的 6 小时处理。
- 输入层级
- 多细胞分辨率部分采用解卷积后的伪细胞表达；药物案例按细胞类型选择差异表达和空间变化基因。
测量指标与分析
- 差异表达与空间变化
- 富集分数（enrichment score，ES）与多重检验校正显著性
- 候选排名
- 基因-药物扰动及蛋白相互作用网络
论文定义 ES > 0 为表达方向相反、ES < 0 为相似；乳腺癌候选要求与恶性细胞表达相反且免疫细胞中中性/同向。网络边来自表达扰动，不全部代表直接靶点结合。
研究设计与结果
实验条件比较
- 研究设计
- 人乳腺癌及 UC 既有数据的计算用例。
- 测试范围
- 乳腺癌案例按规则筛出 7 种化合物；UC 原队列含 3 位健康参照者与 5 位已治疗患者，其中 2 位未响应。平台样本与病例人数分别登记。
- 参照体系
- 细胞类型表达和不同化合物既有扰动特征；UC 既有响应/未响应资料。
- 研究结果
- 乳腺癌筛出西罗莫司、依维莫司及曲古抑素 A 等 7 种候选；UC 中托法替布对 T 细胞和自然杀伤细胞基因集的扰动排名前 1%，另筛出 TG-101348 及氯硝柳胺。
适用条件与研究局限
- 未新开展患者用药、细胞杀伤或前瞻性临床验证。
- 资料来源、技术、解卷积及不同细胞系药物扰动影响外推。
- 表达方向和非炎症细胞基因集的影响不等同药效/细胞毒性或人体安全性。
来源与原文
- SOAR elucidates biological insights and empowers drug discovery through spatial transcriptomics原始研究 · Science Advances · 2025-06-11