“探索基因与疾病的因果关系以及疾病的基因疗法，构建相应的数据库，将对疾病的机制研究、诊断以及治疗提供参考。基于此，重庆医科大学药学院新靶标与化学干预研究中心潘建波课题组近期连续发表两篇文章。”

（一）2024年10月01日，重庆医科大学药学院新靶标与化学干预研究中心潘建波课题组在Nucleic Acids Research杂志上在线发表文章DMRdb: a disease-centric Mendelian randomization database for systematically assessing causal relationships of diseases with genes, proteins, CpG sites, metabolites and other diseases，发布了疾病中心孟德尔随机化数据库DMRdb（http://www.inbirg.com/DMRdb/）。

孟德尔随机化（MR）是一种利用遗传变异作为工具变量（IV），对目标暴露和结局进行因果推断的统计学方法。遗传变异，如单核苷酸多态性（SNP），通常从全基因组关联研究（GWAS）、基因表达数量性状基因座（eQTL）、蛋白质数量性状基因座（pQTL）和甲基化数量性状基因座（meQTL）中获取，这些变异与疾病特征相关，能够影响基因或蛋白质的功能和表达。这些变异可以作为MR的工具变量，允许研究特定靶点扰动的效果。尽管MR研究有其优势，但目前缺乏一个以疾病为中心的汇总MR分析结果的数据库，这不利于研究人员快速获取疾病相关的因果信息。为了填补这一空白，潘建波团队开发了一个名为DMRdb的MR综合资源数据库（图1）。

图1：DMRdb数据库内容

研究人员首先从多个联盟或公共资源库中收集整理以疾病为表型的GWAS数据，随后进行一系列过滤程序，包括去除冗余、添加缺失统计量等，最终获得6640个高质量疾病GWAS数据集，最后将这些数据格式化，提供下载供用户进行后续的大规模分析（图2）。随后，研究人员使用上述高质量疾病GWAS数据集作为结局，应用MR方法全面评估了疾病、基因、蛋白质、CpG位点和代谢物与其他疾病的因果关系，这些分析涉及6640个疾病GWAS数据集、16238个表达数量性状基因座（eQTL）数据、2564个蛋白质数量性状基因座（pQTL）数据、12000个甲基化数量性状基因座（meQTL）数据和825个代谢物数据，产生总共约五亿个关系对的分析结果。另外，研究人员还从1223篇与MR分析相关的文献中收集整理了的其结论数据，总共产生了38万个因果关系对信息。上述数据最终被汇总在数据库DMRdb中，可供用户浏览和下载。此外，DMRdb提供了如rsID转换和全表型关联（PheWAS）分析等功能。

图2：DMRdb数据库构建流程

总之，DMRdb可以成为生物医学研究人员寻求基于MR的疾病易感因素、遗传相互作用和治疗靶点等信息的重要资源。它支持广泛的研究，包括meta分析、疾病关联研究、阐明遗传机制、识别风险因素、生物标志物和治疗靶点，以及指导功能实验等。

重庆医科大学药学院新靶标与化学干预研究中心潘建波教授为本文通讯作者，重庆医科大学药学院硕士生郑逍第一作者。

（二）2024年11月14日，重庆医科大学药学院新靶标与化学干预研究中心潘建波课题组在《Nucleic Acids Research》（IF=16.6）在线发表了题为“GTO: a comprehensive gene therapy omnibus”的研究论文。该研究开发了基因治疗综合数据库（GTO）（http://www.inbirg.com/gto/），旨在为全球基因治疗领域的科研人员和临床医生提供一个详尽、系统的资源平台。

GTO数据库汇集了6333个临床试验记录、3466个转录组图谱，涵盖了614个改变基因和22种基因治疗方法，包括DNA治疗、RNA治疗及基因修饰细胞治疗等。对于临床试验中的每个基因治疗产品，数据库提供详细信息，如改变的基因名称、结构成分、适应症、载体信息、临床试验阶段、临床结果以及可能的不良反应。此外，GTO还建立了345个比较数据集，其中包括29个单细胞测序数据集。这些数据不仅支持差异基因表达和下游功能富集分析，有助于揭示基因治疗对分子层面的影响，也为基因治疗机制的深入探索提供了强有力的支持。

GTO数据库的用户界面设计简洁易用，支持用户按靶点、治疗类型、疾病类型等多维度进行精准查询，快速获取相关数据。这一功能特别适用于科研人员在基因治疗新药研发、临床试验设计及疾病治疗策略优化等领域的实际应用。同时，数据库还提供数据可视化功能，使学者和临床医生能够直观地理解基因治疗方法的效果与潜力，从而为精准医疗的临床应用提供重要依据。

总体来说，GTO数据库不仅是科研人员分析基因治疗临床数据和探索治疗机制的工具，也为临床治疗提供了深远的影响。其开放性和全面性为全球范围内的基因治疗研究、开发及临床实践提供了有力支持，有望推动该领域的快速发展，助力精准医学的广泛应用。

重庆医科大学药学院新靶标与化学干预研究中心潘建波教授为本文通讯作者，重庆医科大学药学院硕士生孟学航、杜雨佳、刘畅为共同第一作者。

潘建波教授自加入重庆医科大学以来，其课题组构建了多个生物医学数据库，包括基因编辑模式生物数据库PertOrg、类器官数据库OrganoidDB、细胞通讯网络数据库CellCommuNet以及疾病转录组图谱数据库DiSignAtlas，这些数据库为疾病相关的研究提供有力的支持与参考。