基于副作用相似性度量和内容推荐算法的药物重定位

发布时间：2020-05-12 12:29

【摘要】：药物重定位旨在为已有药物寻找其新的适应症。药物重定位比起传统药物开发流程,能够显著减少时间与经费投入。随着生物信息学的迅猛发展,研究者开始尝试使用各种计算方法构建相关计算模型来解决这一问题。药物副作用作为药物在人体直接的临床表征引起了相关学者的注意,并被应用于药物重定位的研究。本文从药物副作用的定量分析着手,代替了现有方法仅简单考虑某药物是否存在某副作用的定性研究,构建了DSCB(Drug repositioning based on side effects similarity measures and Content Based Recommendations algorithm)模型。DSCB的主要思想为药物之间相似的副作用暗示着它们或许存在相似的治疗效果。本研究将临床实验与市场反馈的药物副作用信息抽象为文本词频并构建空间向量模型。通过基于内容的推荐算法来为已有药物预测其新适应症,为相关研究者提供了一种新的药物重定位计算模型构建思路,也揭示了一些新的潜在的药物与疾病之间的治疗关系。DSCB模型的预测结果在已有数据集中取得了62%的准确率,且其中78%的药物-疾病对曾被文献提及。最后,本文对预测的多非利特与癌症及西地那非与阿尔兹海默的治疗关系展开调查,从分子机制的角度进一步证实了该模型的可靠性。
【图文】：

药物开发,药物

1.1 研究背景1.1.1 药物重定位面临的机遇与挑战在过去几十年中，尽管人类在基因组学，生命科学和技术方面取得了进步，但开发新药物已经变得既费时又费钱。在各方面的资源相对有限的前提下，如何既保证药物安全、有效且廉价，又提高药物研发的投入产出比，是一个对我国乃至世界的生物医药基础和临床研究均具有重大意义的问题。事实上，新药开发的道路一直非常曲折，失败遍及整个药物开发渠道。一种新药一般需要数十亿美元的投资，平均需要 10 到 17 年才能将新药推向市场。提高研发的生产力与转化率仍然是制药行业最重要的事项之一。然而自 1995 年以来，虽然药物研发和药品研究所报告的药物开发投资逐渐增加，，但美国食品药品监督管理局（U.S. Foodand Drug Administration，FDA）批准的药物数量却没有显著提升。

流程图,药物,研发成本

华东师范大学硕士毕业论文近年来，药物重新定位得到了政府部门，非贸易组织和学术机构的大力支持。相比于从零开始的传统新药研发流程，基于现有药物的各方面信息对药物进行重新开发能够节省大量前期研发投入（例如药物作用靶点以及生物标志物的发现、先导化合物确定、安全性测试等）。人们对现有药物的副作用、体内过程和药物代谢动力学等早已有了相当的积累，因此可以更高效、更安全地对这些药物进行开发[2]。这些药物大部分都可以直接跳过临床Ⅰ期实验，从而大大降低研发成本，并且后期副作用风险性也较低。相对于传统的新药发现，药物重定位显著降低了药物开发过程的时间成本。据估计，这种再定位药物平均研发成本只有约 3亿美元，研究人员仅需要 1 到 2 年时间来确定新的药物目标就可以着手开发重新定位的药物，而非像传统药物开发流程一般持续 10 到 17 年。下图中，A 为传统药物开发过程的流程图，B 为药物重新定位的流程图。
【学位授予单位】：华东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP311.13;R96

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