访问链接：
https://drugcomb.org/
简介：
药物联合治疗具有提高疗效、降低剂量依赖毒性和防止出现耐药性的潜力，芬兰分子医学研究所、赫尔辛基大学于
2019
年首次发布可免费访问的癌症联合用药数据门户
DrugComb(https://drugcomb.org/)
，可用于存放、分析和可视化用户自己的药物组合筛选数据。自首次发布以来，
DrugComb
不断更新数据资源的覆盖范围以及
web
服务器功能，成为研究多种疾病药物敏感性最全面的网络资源，
Shuyu Zheng
等人将更新报告发表于
Nucleic Acids Research
。
DrugComb
是第一个用于存储药物组合数据集和分析它们的网络门户，包括存放、检索、分析注释和可视化等。本次
DrugComb
的重要更新内容包括：
(1)
人工管理和协调更全面的药物组合和单一疗法筛选数据，包括癌症以及疟疾、
COVID-19
等其他疾病；
(2)
评估药物组合的敏感性和协同作用的增强算法；
(3)
用于可视化给定癌症样本的药物或药物组合作用机制的网络建模工具；
(4)
最先进的机器学习模型预测药物组合的敏感性和协同作用。
DrugComb
是第一个在线制作药物组合预测的综合性工具，提供访问并发的高通量药物组合以及单一疗法药物筛选数据集，提供了药物组合的网络建模，还提供了一个机器学习模型用于在单剂量水平预测细胞系的给定药物组合。目前
DrugComb
专注于细胞毒性和激酶抑制剂等小分子药物，而免疫治疗和基因治疗药物基本缺失，未来将不断提高数据覆盖面，以及更新药物组合及分析工具，也许
DrugComb
中的高质量数据将成为开发更稳健和预测性更强的机器学习模型的基准。
参考资料：
DrugComb update: a more comprehensive drug sensitivity data repository and analysis portal
https://academic.oup.com/nar/advance-article/doi/10.1093/nar/gkab438/6290546
Nucleic Acids Res | DrugComb
更新
:
更全面的药物敏感性数据存储和分析门户
https://mp.weixin.qq.com/s/adQzzAifi8iDsImYhahkHQ
如有问题，可联系：
资源建设部：葛老师
025-86185504 getao@cpu.edu.cn
