基于相似性方法的药物—疾病相互作用关系预测

发布时间：2020-04-14 04:33

【摘要】：新药研发投入成本大,研发时间长,为此研究者们希望开发一种新的药物发现方法,缩短研发周期的同时还能提供良好的收益。而药物重定位方法可以加快药物发现过程,因此越来越受到研究者们的重视。此外,随着药物疾病数据的日益增长,使得所有的药物-疾病关联都采用实验方法验证显得不切实际。研究者们开发了很多计算方法为实验验证提供辅助和参考。研究表明,多种信息的整合有助于预测药物-疾病相互作用关系,但是如何高效的整合不同来源的信息仍然是一个具有挑战性的问题,已有的预测方法在预测性能上仍然存在缺陷,本文主要研究如何通过有效整合多种来源的数据预测药物-疾病相互作用关系,进而实现药物重定位和新药物适应症预测。主要工作总结如下:第一,提出了一种基于相似性网络分析的药物-疾病相互作用预测方法。首先,根据收集的多个来源的数据利用杰卡德相似系数构建多个药物相似性矩阵和疾病相似性矩阵。其次,根据得到的多个相似性矩阵建立不同的药物相似性网络和疾病相似性网络,并使用相似性网络融合方法整合各个来源的药物相似性网络和疾病相似性网络。最后,通过已知的药物-疾病相互作用关系把整合后的药物相似性网络和疾病相似性网络映射到一个大的空间,并采用随机游走的方法预测未知的药物-疾病相互作用关系。实验结果表明该模型的预测性能有所提高。第二,提出了一种基于集成学习的药物-疾病相互作用预测方法。首先,根据收集的多个来源的数据利用本文提出的特征构建方法构建多组药物-疾病对样本特征。其次,利用多组药物-疾病对样本特征构建多个分类器。最后,采用集成学习的思想整合多个分类器构建集成模型来预测未知的药物-疾病相互作用关系。交叉验证结果表明该模型在药物重定位和新药物适应症预测上都有较好表现。案例研究结果表明该模型具有一定的实用性。
【图文】：

药物开发,金钱,临床试验,新药

１．１课题研宄的背景及意义逡逑在过去的几十年里，虽然药物研发的实验技术取得了巨大的进步，但是新药逡逑研发费用仍然十分昂贵并且周期十分漫长［１－３］，如图１－１。据估计，，一种新药物逡逑从研发到上市的整个周期大概需要１０年时间、花费近１８亿美元［４］。尽管每年逡逑的研发投入非常大，但是新药产出却非常少。自２０世纪９０年代末，每年获得美逡逑国食品药品监督管理局（ＵＳ邋Ｆｏｏｄ邋ａｎｄ邋Ｄｒｕｇ邋Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ，ＦＤＡ）批准上市的逡逑药物仅有２０种左右，并且数量还在逐年下降：。据ＣＭＲ邋Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａ］邋＆邋ＩＭＳ逡逑Ｈｅａｌｔｈ数据统计：新药研发呈现出耗时越来越长，投入越来越高，产出明显减少逡逑的趋势〃。于此同时，药物的ＣＲＯ邋（Ｃｏｎｔｒａｃｔ邋Ｒｅｓｅａｒｃｈ邋Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ）n蛲嘎叔义弦苍谥鹉甑纳摺Ｒ┪锏模茫遥吧嘎适侵溉死嗝磕甓孕乱┑男枨罅坑胧导市乱┎义铣隽康谋嚷省Ｋ裕┪镅蟹⑷匀皇鞘澜缧灾匾翁猓郏停荨ｅ义瞎簨＂＾价值确效■＝＞动物文验㈡逦0邋ｒ＿逦１１＾上市逡逑ｖ逦逦ｖ逦邋Ｖ逦逦Ｖ－逦逦Ｊｌ逦Ｖ逦逦＿＞／邋．逦Ｖ邋＊逦ｊ逦Ｖ逡逑靶标筛选：；：ＤｉＳｔｔ邋：丨１）药代动力学ｉ丨化学制造ｉ逡逑．Ｄｆｅ逦ｉ邋；逦ｉ丨２）安全ｔｔ．药押丨丨，逡逑：２商了■通边丨：

预测方法,决策树,算法流程图,森林

进行决策树建模，每一个决策树中采用独立同分布的随机变量决定了每棵树的生逡逑长方向。通过整合这些决策树结果的投票或预测结果进行最终的分类和预测。具逡逑体流程如图２－１所示。逡逑１２逡逑
【学位授予单位】：安徽大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP181;R96

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