醫生和研究人員通常通過直接詢問患者或查閱醫療記錄來瞭解一個人服用的藥物。 但這些資訊往往不完整。 人們可能忘記自己服用了什麼藥物、使用非處方藥、服用剩餘的處方藥、在線購買藥品，或通過食物和環境無意中接觸藥物。 因此，重要的藥物暴露可能被遺漏。 瞭解存在哪些藥物很重要，因為它們可能對生物和健康產生意想不到的影響。
現在，加州大學聖地牙哥分校的研究團隊及其同事創建了一個公開可用的在線參考庫，包含數千種藥物、其分解產物和相關化合物的化學“指紋”。 該研究於2025年12月9日發表在《自然·通訊》上。
研究人員表示，將患者血液、尿液或其他生物樣本中未知化合物與全球天然產物社會分子網路（GNPS）藥物庫中的化合物進行比對，能比患者醫療記錄更準確地揭示其藥物暴露情況。
為了構建該庫，研究團隊使用了質譜法，該方法對構成藥物的分子施加電荷以按重量分類，然後將其分解以生成化學指紋。 庫中的每種藥物條目都連結到其來源（處方藥、非處方藥等）、所屬藥物類別、用途以及在體內作用方式的描述。
為了測試該庫在準確檢測患者生物樣本中實際藥物暴露方面的能力，研究人員使用了一種稱為非靶向代謝組學的特殊質譜法。 該方法同時分析數千種分子，以識別樣本中的藥物分解產物。
“無論我們將什麼樣本放入質譜儀，無論是尿液、母乳還是環境水樣，它都能檢測到樣本中的所有化學物質，”共同第一作者、博士後科學家趙妮（Nina Zhao）博士說。 趙妮在加州大學聖地牙哥分校藥學院和醫學院教授彼特·多雷斯坦（Pieter Dorrestein）博士的實驗室工作。
例如，研究人員發現：
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- 炎症性腸病、川崎病或齲齒患者的樣本顯示出高頻率的抗生素，這與這些疾病的典型治療一致。
- 銀屑病患者的皮膚拭子通常富含抗真菌劑，反映了皮膚病變的常見抗真菌療法。
研究團隊還在美國腸道計劃（研究美國、歐洲和澳大利亞腸道微生物多樣性的專案）近2000名參與者樣本上測試了該庫。 分析檢測到75種不同藥物，反映了這些地區最常開處方的藥物類別和藥品。
“我們預期這些藥物最常見，而觀察結果確實如此，證實該庫按預期工作，”共同第一作者、加州大學聖地牙哥分校藥學院臨床藥學教授雪麗·津多卡（Shirley Tsunoda）實驗室的博士後研究員基內·艾德·克維特內（Kine Eide Kvitne）說。
研究還顯示，美國參與者每人攜帶的可檢測藥物多於歐洲或澳大利亞參與者，止痛藥在女性中更常見，而勃起功能障礙藥物主要在男性中檢測到。
該庫還能揭示可能對監測某些疾病具有臨床相關性的共存疾病用藥。 例如，阿爾茨海默病患者的樣本反映了心血管和精神科藥物的使用，這與該神經退行性疾病常伴隨的疾病治療一致。
在人類免疫缺陷病毒（HIV）患者的臨床研究樣本中，該庫不僅檢測到抗病毒藥物的存在，還檢測到心血管和精神科藥物，這與HIV感染者中觀察到的較高心臟病和抑鬱症發生率一致。 這使研究人員能夠根據患者實際服用的藥物進行分組。 研究人員還發現，某些HIV藥物與腸道衍生分子的特定變化相關，展示了藥物暴露如何重塑微生物組。
“許多不同類型的藥物對腸道微生物組有巨大影響，而微生物組與免疫系統相連，”趙妮說。
團隊測試了3000多種食品，發現肉類產品中含有抗生素，蔬菜中含有也用於人類的農藥。 他們認為該庫還將有助於揭示隱藏的環境藥物暴露，例如再生水和雪中的暴露。
作為同類首個工具，GNPS藥物庫為未來研究藥物暴露、微生物分解產物和患者結果之間的聯繫奠定了基礎。 研究人員表示，這一綜合資源將隨時間繼續擴展，他們目前正在探索使用大語言模型和生成式人工智慧來整理新數據。
該庫的使用者友好在線數據分析應用程式將使沒有藥學背景的臨
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床和公共衛生研究人員能夠理解藥物及其代謝物如何影響健康。
“基本上，你輸入數據集，點擊一下，就能得到關於其中含有哪些藥物的所有資訊，以及圖表，”趙妮說。
該庫還可能通過解釋為什麼不同患者對治療的反應不同（取決於他們如何代謝藥物）來促進精準醫療。
“通過理解這一點，也許我們可以利用這些資訊優化藥物治療，”她說