基于链路预测的协同药物组合推荐研究:面向疾病并发症诊疗

• 作者: 雷鸣 夏梦鸽 汪雪锋 刘佳
• 来源期刊: 图书情报工作
• 关键词: SAO语义挖掘 链路预测 社会网络分析 药物组合推荐 痰病并发症
• 年，卷（期）: 2021,（12）
• 所属期刊栏目: 研究论文|RESEARCH PAPER
• 页码范围: 122-129
• 页数: 8页
• 分类号: G250
• 语种: 中文
• DOI: 10.13266/j.issn.0252-3116.2021.12.012

摘要

[目的 /意义]药物组合相比单一药物在临床治疗中存在多种优势,但药物数量的快速增长为药物组合筛选和推荐带来挑战,因此设计有效的预测方法为药物研发人员推荐更易产生协同作用的药物组合从而提高筛选效率具有重要意义.[方法/过程]面向疾病并发症诊疗需求,基于链路预测构建协同药物组合推荐模型,首先利用SAO语义挖掘识别医学文献中的并发症信息,在此基础上利用医学数据库构建"疾病-药物-靶点"异质网络,并引入链路预测方法对网络进行药物作用机制的相似性评估,预测哪些药物组合更可能产生协同作用,进而依据预测结果针对某个疾病或某对并发症进行药物组合推荐.[结果/结论]肠道疾病数据实证分析结果表明协同药物组合预测模型具有有效性和实用性.