MDIPID数据库 | 微生物群-药物相互作用和疾病表型相互关系数据库

MDIPID数据库|微生物群-药物相互作用和疾病表型相互关系数据库

2025年3月21日，浙江大学药学院朱峰教授、曾苏教授与医学院附属第一医院殷佳依研究员在iMeta在线发表了题为“MDIPID: Microbiota-drug Interaction and Disease Phenotype Interrelation Database”的文章。该数据库整合了MMDR数据库的6,669条记录，描述628种微生物通过592种蛋白对881种药物的调控；DEIM数据库的11,760条记录，记录1,066种药物/外源物质（如益生元、膳食成分、环境毒素）对微生物群的丰度影响；MBDA数据库的15,146条记录，关联2,209种微生物与482种疾病，涵盖丰度减少、增加、富集等10类变化。为研究人员能够深入了解药物、微生物群和人类疾病之间的关系提供了有力支持。

发表题目:MDIPID: Microbiota‐drug interaction and disease phenotype interrelation database

发表期刊:iMeta

影响因子：23.8/Q1

发表时间:2025年3月21日

研究背景

越来越多的证据表明，人类微生物群在疾病发展和个体化药物反应中发挥着至关重要的作用。事实上，微生物群（及其相关蛋白）、药物与疾病之间的关系复杂且具有双向性。深入全面地理解这些相互作用，已被视为推动精准医学发展和减少药物不良反应的关键因素，并受到广泛关注。目前尚无数据库能全面呈现药物-微生物-疾病的双向复杂交互，同时整合微生物蛋白、作用机制及基于这些交互的网络信息。鉴于此类交互网络对疾病发展和药物反应的关键作用，亟需一个整合复杂交互与网络的数据库，以支持临床合理用药和新药开发。为此，本研究推出MDIPID（微生物-药物相互作用与疾病表型关联数据库），系统整合微生物、药物、疾病的双向交互，并纳入微生物蛋白及机制。通过提供丰富的实验数据与网络分析工具，推动微生物群在精准医疗中的应用。其开放获取性质（访问地址：https://ldrblab.org/mdipid/）为全球研究者探索微生物调控机制、开发新型疗法提供了重要资源。

图1 MDIPID数据库的核心数据结构及其统计数据

图2 MDIPID数据库首页展示界面

MDIPID数据库主要内容

1、微生物群及其相关蛋白对药物反应调节的统计数据

MDIPID数据库通过系统整合微生物群、药物及疾病间的复杂互作机制，致力于推动精准医学发展。该数据库聚焦微生物群对药物反应的双向调控作用，涵盖微生物直接机制（如药物生物转化、灭活、生物累积）与间接机制（通过宿主代谢酶、转运体及免疫系统调节），并强调微生物相关蛋白（MBPS）的关键作用（如特定酶灭活化疗药物）。其整合数据包括628种微生物（3界28门）、881种药物（覆盖临床及研究阶段）、592种功能蛋白（如氧化还原酶）、微生物定植位点（结肠、脑部等）、实验模型（SD大鼠、无菌小鼠）、疾病表型（帕金森病、结肠癌等）及技术方法（16S测序、宏基因组分析），并提供详细作用机制图谱和多维度检索策略（主页或“微生物”菜单）。通过揭示微生物-药物-疾病网络，MDIPID为优化个体化用药、开发靶向疗法及减少药物不良反应提供了数据支持，成为连接基础研究与临床转化的重要工具。

图3 MDIPID中特定微生物的详细信息展示界面

2、药物或其他外源性物质对微生物群影响的数据

MDIPID数据库聚焦药物及外源物质对微生物群的影响（DEIM），整合了1,066种分属43类的药物/外源物质（如益生元、膳食成分、环境毒素）与921种微生物（4界48门）的互作数据，涵盖丰度变化、功能调控（如抑制蛋白活性）及分布位点（口腔、空肠、小肠等），并纳入实验模型（斑马鱼、C57BL/6小鼠等）、疾病表型（阿尔茨海默病、高脂血症、结直肠癌等）、技术方法（宏基因组、16S rDNA测序）以及作用机制（药物/物质调控微生物群的详细路径）。MDIPID共收录了由1,066种药物/物质引起的921种微生物变异的11,760条DEIM数据，并在“主页”或“药物”菜单中提供多种检索策略（详见“数据访问与检索”部分），帮助研究者快速获取数据库中的相关信息。

图4 MDIPID中药物信息展示界面

3、微生物群-疾病关联数据信息

MBDA指微生物平衡破坏导致菌群重构及致病性增强，进而显著影响宿主疾病进程（如白色念珠菌关联精神分裂症与结直肠癌，限制性马拉色菌加剧肠炎，抗酿酒酵母抗体作为克罗恩病标志物）。尤其值得注意的是，越来越多的研究揭示了特定微生物类群在多种疾病中的致病作用。MDIPID数据库通过整合微生物-疾病关联（MBDA）数据，系统揭示了微生物群失调与疾病发展的动态联系。该数据库收录了2,209种微生物（4界86门）与482种ICD-11标准疾病（分333类）之间的15,146条关联数据，涵盖微生物分布位点（胃肠道、肾脏、阴道等）、变异类型（丰度增减、富集等）、实验方法（含对照设计）及作用机制（微生物-疾病关联的详细路径），用户可通过“主页”或“疾病”菜单高效检索数据，为挖掘疾病预测标志物（如ASCA抗体）及开发菌群靶向疗法（如抗真菌策略）提供多维度证据支持。

图5 MDIPID中疾病表型信息展示界面

4、共同建设全面互联的网络

由于微生物群（及其蛋白质）、药物/物质和疾病之间关系的复杂性，构建网络以涵盖和模拟它们的多方面关系和动态相互作用的必要性和兴趣日益增加。该网络对于探索微生物群的变化如何影响药物的疗效和毒性，以及药物/物质如何调节微生物群的组成和功能，从而影响疾病的发展至关重要。此外，在网络框架中模拟这些相互作用可以为个性化医疗方法、药物发现和精确治疗提供见解，最终导致改善患者预后和开发新的干预措施。总体而言，MDIPID包括一个全面且相互关联的网络，涵盖1818种药物/物质，2708种微生物物种，482种疾病和592种微生物蛋白。

图6 MDIPID中微生物蛋白展示界面

技术总结

总的来说，MDIPID中描述的有价值的数据有望成为一个广泛使用的存储库，使研究人员能够深入了解药物、微生物群和人类疾病之间的关系，最终导致医学的进步和个性化治疗选择的潜力。

为了方便在MDIPID数据库中进行有效的数据检索和访问，可以使用多种搜索方法和数据表示格式。研究人员可以根据个人的需要和偏好选择最合适的方法来获取信息。具体操作方法，小编就不在这里解读啦，感兴趣的老师和同学们可以结合文献中的方法实践哦~

数据库网址：https://mdipid.idrblab.net/

参考文献

Yin J, Ma H, Qi Y, et al. MDIPID: Microbiota‐drug interaction and disease phenotype interrelation database[J]. iMeta, e70019.

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