医生和研究人员通常通过直接询问患者或查阅医疗记录来了解一个人服用的药物。但这些信息往往不完整。人们可能忘记自己服用过什么药物、使用非处方药、服用剩余的处方药、在线购买药品，或通过食物和环境无意中接触药物。因此，重要的药物暴露情况可能会被遗漏。了解体内存在哪些药物很重要，因为它们可能对生物学和健康产生意想不到的影响。
现在，加州大学圣地亚哥分校(University of California San Diego)的研究团队及其同事创建了一个公开可用的在线参考库，包含数千种药物、其分解产物及相关化合物的化学"指纹"。该研究于2025年12月9日发表在《自然通讯》(Nature Communications)杂志上。
研究人员表示，将患者血液、尿液或其他生物样本中的未知化合物与所谓的"全球天然产物社会分子网络"(Global Natural Product Social Molecular Networking, GNPS)药物库中的化合物进行比较，可以比患者医疗记录中列出的内容更准确地揭示其药物暴露情况。
为了构建该库，研究团队使用了质谱分析技术，该技术对构成药物的分子施加电荷以按重量进行分类，然后将其分解以生成化学指纹。库中的每种药物条目都链接到关于其来源（处方药、非处方药等）、所属药物类别、用途以及在体内作用方式的描述。
为了测试该库在准确检测患者生物样本中实际药物暴露方面的能力，研究人员使用了一种称为非靶向代谢组学(untargeted metabolomics)的特殊质谱分析技术。该方法同时分析数千种分子，以识别样本中的药物分解产物。
"无论我们将什么样本放入质谱仪中，无论是尿液、母乳还是环境水样本，它都能检测样本中的所有化学物质，"共同第一作者、加州大学圣地亚哥分校药学院(Skaggs School of Pharmacy and Pharmaceutical Sciences)和医学院药理学与儿科学教授Pieter Dorrestein博士实验室的博士后科学家Nina Zhao博士说。
例如，研究人员发现：
- 炎症性肠病、川崎病或龋齿患者的样本显示抗生素频率较高，这与这些疾病的典型治疗相符。
- 银屑病患者的皮肤拭子通常富含抗真菌剂，反映了皮肤病变的常见抗真菌疗法。
研究团队还将该库应用于"美国肠道项目"(American Gut Project)中近2000名参与者的样本，该项目研究美国、欧洲和澳大利亚肠道微生物的多样性。这一分析检测到75种不同的药物，这些药物反映了这些地区最常开处方的药物类别和药品。
"我们预期这些药物是最常被发现的，而我们确实观察到了这一点，证实该库按预期工作，"共同第一作者、加州大学圣地亚哥分校药学院临床药学教授兼药学教育副院长Shirley Tsunoda博士实验室的博士后研究员Kine Eide Kvitne说。
研究还显示，美国参与者个人携带的可检测药物数量多于欧洲或澳大利亚参与者，止痛药在女性中更常见，而勃起功能障碍药物主要在男性中检测到。
该库还可以揭示可能与监测某些疾病相关的共存疾病用药情况。例如，阿尔茨海默病患者的样本反映了心血管和精神科药物的使用，这与经常与这种神经退行性疾病同时发生的疾病的治疗一致。
在对人类免疫缺陷病毒(HIV)患者进行的临床研究样本中，该库不仅检测到抗病毒药物的存在，还检测到心血管和精神科药物，这与HIV感染者中观察到的心脏病和抑郁症发生率较高一致。这使研究人员能够根据参与者实际服用的药物对其进行分组。研究人员还发现，某些HIV药物与肠道衍生分子的特定变化相关，展示了药物暴露如何重塑微生物组。
"许多不同类型的药物对肠道微生物组有巨大影响，而肠道微生物组与免疫系统相连，"Zhao说。
对3000多种食品的测试中，研究团队在肉类产品中发现了抗生素，在蔬菜中发现了一种也用于人类的农药。他们认为该库还将有助于揭示隐藏的环境药物暴露，例如再生水和雪中的药物暴露。
作为首个此类资源，GNPS药物库为未来研究药物暴露、微生物分解产物和患者结果之间的联系奠定了基础。研究人员表示，这一综合资源将随时间继续扩展，他们目前正在探索使用大型语言模型和生成式人工智能来整理新数据。
该库的用户友好型在线数据分析应用程序将使没有药学背景的临床和公共卫生研究人员能够理解药物及其代谢物如何影响健康。
"基本上，你输入数据集，点击一下，就能获得关于其中包含哪些药物的所有信息，以及图表和图形，"Zhao说。
该库还可以通过解释为什么并非所有患者对治疗的反应都相同（取决于他们如何代谢药物）来帮助促进精准医疗。
"通过理解这一点，也许我们可以利用这些信息来优化药物治疗，"她说。
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