侯 吉，李小林，田卫东

(1.复旦大学 生命科学学院 生物统计学与计算生物学系，上海 200438; 2.上海出入境检验检疫局 上海 200135)

阿尔茨海默症(Alzheimer’s disease, AD)又称老年痴呆症，是一种进行性神经障碍疾病，严重危害老年人身心健康[1]．记忆丧失，思维能力，推理能力下降以及个性和行为的变化是AD的主要特征[2]．其病理特征是在AD患者的大脑中形成细胞外淀粉样斑块和细胞内神经原纤维缠结．主要原因是淀粉样蛋白β肽(Aβ)的过量产生，导致淀粉样蛋白斑积聚．这种过量产生是由于亲本淀粉样蛋白前体蛋白(APP)的内切蛋白，其被α-酶复合物，β-酶复合物和γ-酶复合物的分泌酶切割[3]．大脑中Aβ的产生增加和清除率降低会导致疾病发展过程中的突发事件级联，包括突触损伤，高磷酸化tau(p-tau)，线粒体结构和功能变化，炎症反应，激素失衡，细胞周期变化和神经元损失[4-6]．在全球范围内，大约有超过4000万个60岁以上的老人患有阿尔茨海默症，患者人数增长趋势不断上升，甚至每20年翻一番[7-8]．

近年来，AD的预防及治疗的相关研究虽然已经取得了很大的进步，一些新的药物也被陆续研发出来，但真正具有明显临床效果的却是凤毛麟角．因此，有必要对历年来所有可用于治疗AD的药物进行汇总整理，运用生物信息学和系统生物学整合各层面的数据进行有效深入分析，预测未知的AD靶基因．对于进一步指导AD药物开发以及对已有药物临床综合使用具有重要的意义．

1 数据和方法

1.1 数据的收集和处理

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