跨物种多组学识别新型疼痛疗法
慢性疼痛是一种受遗传、分子和环境因素影响的复杂多因素体验。在不同物种中研究疼痛有助于识别保守的和物种特异性的机制。整合多组学方法——如基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学——可以揭示与疼痛病理相关的关键生物标志物、信号通路和分子网络。这些跨物种的洞察为识别潜在的治疗靶点、优化药物开发和改进个性化治疗策略提供了坚实基础，同时提高了临床试验成功的可能性，最终将带来新型高效慢性疼痛疗法。
目前大多数慢性疼痛疗法都是非特异性的，无法治疗引发疼痛的病理基础。由于不同病理过程导致慢性疼痛，确定每种疾病的疼痛机制至关重要。动物模型通常用于研究疾病机制，但它们存在局限性，可能引导研究者走向错误方向，可能导致人类临床试验失败。多组学研究通过让研究者直接比较人类疾病过程与动物模型中使用的机制，在动物与人类之间架起桥梁。这些研究可以验证模型是否包含相同或非常相似的病理，并可以确认通过新疗法对病理的纠正是否在模型中产生预期结果，从而降低未来临床试验的风险。组学数据还可用于监测临床试验，提供可在治疗过程中追踪的治疗生物标志物，以确认目标已被成功靶向。本主题鼓励结合人类和动物模型的多组学数据研究，以识别导致疼痛的疾病机制并发现新型疼痛疗法。
本主题的范围包括：
- 利用组学方法比较人类组织/样本和动物模型的研究。
- 利用组学检查人类疼痛病理机制，以确定未来在动物模型中研究的治疗靶点的研究。
- 多组学数据的跨物种比较。
- 专注于使用组学进行物种比较以理解疼痛机制的综述。
【全文结束】
