Det nuvarande arbetet med att klargöra sambanden mellan sjukdomar har till stor del baserats på befintlig kunskap om sjukdomsgener. Dessa studier är därför begränsade i upptäckten av nya och okända sjukdomsförhållanden. Vi presenterar den första kvantitativa ramen för att jämföra och kontrastsjukdomar genom en integrerad analys av sjukdomsrelaterade mRNA uttrycksdata och det humana proteininteraktionsnätverket. Vi identifierade 4,620 funktionella moduler i det mänskliga proteinnätverket och gav ett kvantitativt mått för att registrera deras svar i 54 sjukdomar som leder till 138 signifikanta likheter mellan sjukdomar. Fjorton av de betydande sjukdomssambanden delade också vanliga läkemedel, som stöder hypotesen att liknande sjukdomar kan behandlas med samma läkemedel, vilket gör att vi kan göra förutsägelser för nya användningsområden av befintliga läkemedel. Slutligen identifierade vi också 59 moduler som var dysreglerade vid minst hälften av sjukdomarna, vilket representerar ett vanligt sjukdomstillstånd "signatur". Dessa moduler var signifikant berikade för gener som är kända för att vara drogmål. Intressant, läkemedel kända för att rikta dessa gener/proteiner är redan kända för att behandla betydligt fler sjukdomar än läkemedel som riktar sig mot andra gener/proteiner, belyser betydelsen av dessa kärnmoduler som främsta terapeutiska möjligheter.
År 2010 publicerades ett dokument med det första kvantitativa ramverket för att jämföra sjukdomar genom en integrerad analys av sjukdomsrelaterade mRNA uttrycksdata och det humana proteininteraktionsnätverket REF.
Network-Based Elucidation of Human Disease Similarities Reveals Common Functional Modules Enriched for Pluripotent Drug Targets
{'venue': 'PLoS Computational Biology', 'journal': 'PLoS Computational Biology', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}