阿尔茨海默病（AD）是一种多因素神经退行性疾病，对个人、家庭和社会产生严重影响。尽管在临床前和临床研究中都进行了大量工作，但AD治疗药物的开发仍面临巨大挑战。AD最为突出的疾病标志是蛋白质病，以细胞外淀粉样蛋白-β（Aβ）斑块和细胞内tau神经元缠结（NFT）为特征，但它们之间的相互作用和导致疾病的确切机制尚不清楚。此外，最近的研究表明，神经胶质细胞功能障碍在疾病进展中也具有关键影响。由此，AD治疗的核心挑战仍在于其多因素性质和细胞调控的复杂性。

2025年7月21日，格莱斯顿研究所联合加州大学旧金山分校的研究团队在《Cell》（IF=42.5）发表题为“Cell-type-directed network-correcting combination therapy for Alzheimer's disease”的研究论文。该研究通过聚焦于细胞类型的特异性干预，基于海量组学数据和患者的电子病历，利用CMap数据库挖掘潜在治疗药物，还通过功能性实验证实了两个“老药”联合应用在AD治疗方面的应用潜力。

| 大规模单核转录组数据集分析，整合细胞类型特异性AD特征谱

研究者首先整合了三项独立研究的脑组织单细胞核转录组（single-nucleus RNA sequencing，snRNA-seq）数据集，系统性地分析了六种细胞（兴奋性神经元、抑制性神经元、小胶质细胞、星形胶质细胞、少突胶质细胞和少突胶质细胞前体细胞）的差异表达基因和神经元信号传递情况（图1A）。结果显示，AD中兴奋性和抑制性神经元活动发生失衡，这可能是由于神经元信号动力学变化而导致的。AD的发病机制涉及了转录组驱动的异质性分子改变，且这些改变通过多种细胞类型的异常行为体现，所以，有效的治疗手段可能需要纠正多种细胞类型的功能异常（图1B）。

图1  大规模单核转录组数据集分析，整合细胞类型特异性AD特征谱

| 基于CMap数据库，预测细胞类型特异性治疗候选药物

基于研究者整合的细胞类型特异性AD特征谱，进一步通过连接图谱数据库（Connectivity Map，CMap）与其进行匹配，筛选潜在的AD治疗药物。综合的计算分析结果显示，在1300余种药物中，有25种“老药新用”药物能够显著逆转多种细胞类型中的细胞特异性AD特征，表明这些药物具有多靶点潜力，同时可能用于AD的治疗（图2A-B）。

图2  基于CMap数据库，预测细胞类型特异性治疗候选药物

| 基于真实世界数据挖掘“老药新用”候选药物的治疗潜力

为了验证这些候选药物在人体中的治疗潜力，研究者利用真实世界数据开展人群水平分析（图3A）。在加州大学全域电子病历数据库中筛选出140万名65岁及以上的个体样本，重点分析候选的25种候选药物，发现来曲唑（常用于乳腺癌治疗）与伊立替康（常用于结直肠癌治疗）具有显著的临床保护作用（图3B-C）。

图3  基于真实世界数据挖掘“老药新用”候选药物的治疗潜力

基于前序的分析结果，研究者认为来曲唑和伊立替康可能靶向AD中的多细胞类型而发挥作用。将来曲唑处理前列腺癌细胞系 PC3 ，伊立替康处理乳腺癌上皮细胞系 MCF7 ，以模拟人类细胞系中更急性的药物反应。结果发现这两种药物都能够逆转AD相关基因表达情况，且来曲唑主要靶向神经元，而伊立替康主要靶向胶质细胞发挥作用。进一步在AD模型小鼠中进行验证，发现两种药物联合使用能够改善短期和长期的记忆缺陷（图4A-B），同时AD的病理特征明显减轻，神经退行性和神经炎症也得到显著抑制（图4C-D）。

图4  来曲唑和伊立替康对于AD的治疗作用

研究者发现来曲唑和伊立替康联合治疗后的模型小鼠表现出短期和长期空间记忆的全面恢复，随后对小鼠海马组织进行snRNA-seq分析，探究两种药物引发的细胞类型特异性转录组变化情况。结果显示，两种药物联用减少了在AD中增强的多种细胞过度通讯，还稳定了兴奋性神经元的支持系统，并以细胞类型特异性方式促进神经保护功能通路的激活（图5A）。深入分析发现，联合治疗显著逆转了兴奋性神经元中的49个AD特征和抑制性神经元中的27个AD特征。研究者对显著逆转的基因进行富集分析以识别潜在的治疗机制，结果发现，这些基因与雌激素信号等通路相关，还参与了蛋白激酶和磷酸酶活性调控，以及tau激酶活性调控过程，说明药物可能通过这些潜在机制调节AD中的神经元功能障碍。此外，一些逆转基因与突触活动和神经元突起相关，这可能是药物改善神经退行性的原因（图5B-C）。以上结果表明，来曲唑和伊立替康联合治疗通过就整多种疾病相关细胞类型中的复杂信号传导和基因网络，改善了AD相关的行为和病理缺陷。

图5  来曲唑和伊立替康联合治疗诱导细胞类型特异性转录组特征变化，发挥抗AD作用

本研究通过整合多组学数据、药物扰动数据库以及大量的临床记录，在AD的疾病特异性基因网络探究与细胞类型特异性干预的潜在药物筛选方面都获得了突破性的进展，该策略也为精准医学研究与临床转化研究铺平了道路。

然而，本文采用的这种方式需要的数据集和样本量较大，难以在临床前基础研究中大规模或批量化的开展，因而，在活性药物筛选和疾病分子机制研究中应用受限。那么如何能够高通量筛选潜在活性化合物，同时发现药物调控的分子机制？达吉特全新推出的活性药物转录组测序（DRUG-seq）技术为我们带来了答案。DRUG-seq技术利用CMap的底层原理，通过检测药物处理后的细胞表达谱之间的比对，为疾病和药物，药物和药物之间找到了基于基因Signature相似性所构建的关系桥梁。DRUG-seq不仅能够识别出对于某类疾病有调控功效的活性药物分子，而且还可以通过基因功能分析发现药物主要调控的分子机制，并且在多种基因分子网络层面的数据比较更加系统和准确。DRUG-seq技术在老药新用、中药复方有效成分筛选、药物靶点发现等方面的应用均具有广阔前景。

图6   Drug-seq应用于中药复方活性小分子筛选

达吉特推出的DRUG-seq技术，极大降低了样本要求和测序成本，可广泛应用于生命科学基础研究、转化医学及新药开发等相关领域。通过分析药物处理后的转录谱，能够识别出药物调控的基因表达变化以及潜在的分子途径，对于活性化合物的筛选以及药物作用机制的挖掘，都能够提供丰富的数据支持，十分具有指导性意义。

图7  DRUG-seq 技术

达吉特作为国内专业进行小分子和靶点发现技术开发的高科技公司，无论在“以药寻靶”还是“以靶寻药”两个方面均建立了完整的技术体系。截止目前，达吉特已经帮助众多中国科研工作者在在STTT、Mol Cancer、Exploration、Circ Res、J. Hepatol、Nat Commun、PNAS、APSB等国际著名学术期刊上发表了相关研究工作成果。筛靶就找达吉特也逐步成为业界共识。