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

来源：图书情报工作杂志2021年第12期北京时间：

作者：雷鸣,夏梦鸽,汪雪锋,刘佳

单位：1. 北京理工大学管理与经济学院 北京 100081;2. 中国传媒大学媒体融合与传播国家重点实验室 北京 100024

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。

关键词：SAO语义挖掘,链路预测,社会网络分析,药物组合推荐,疾病并发症,

基金资助：本文系国家自然科学基金面上项目\"生物医学领域潜在颠覆性技术识别方法研究\"（项目编号：72074020）研究成果之一。