【摘 要】
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药物研发耗时费力成本高昂,药物重利用是解决问题的重要途径,其中药物-疾病的关系预测是药物重利用中的研究热点。早期的方法主要是基于文本挖掘的关系链接预测的相关方法,但是无法考虑疾病的潜在机制。为了更好地处理和分析疾病机制中的复杂关系,网络模型被应用到药物-疾病相互作用关系预测研究上。现有的基于网络模型的关系预测方法虽然考虑了复杂关系的整体性,但却忽略网络中的节点差异性。另一方面,现有模型大都采用是以
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药物研发耗时费力成本高昂,药物重利用是解决问题的重要途径,其中药物-疾病的关系预测是药物重利用中的研究热点。早期的方法主要是基于文本挖掘的关系链接预测的相关方法,但是无法考虑疾病的潜在机制。为了更好地处理和分析疾病机制中的复杂关系,网络模型被应用到药物-疾病相互作用关系预测研究上。现有的基于网络模型的关系预测方法虽然考虑了复杂关系的整体性,但却忽略网络中的节点差异性。另一方面,现有模型大都采用是以药物为中心,靶标为线索的思路,无法全面分析致病机制。与此同时,大部分评估方法缺乏在多种疾病上的验证及结果评价。针对以上问题,本文以疾病为中心致病因素为线索,综合考虑所有与疾病具有致病语义关系的基因和蛋白质实体,对复杂致病语义关系进行量化,提出了一种基于量化语义关系计算的药物-疾病相互作用关系预测方法（QSRCPM）。基于同样的思路,考虑网络节点的差异性,本文提出了致病贡献网络模型及基于该网络模型的药物-疾病相互作用关系预测方法（CCNPM）。该方法提出了基于Page Rank的节点贡献值的概念,以此来体现节点的差异性,通过致病贡献网络模型进行药物-疾病相互作用关系预测。在此基础上,针对数据来源的置信度的问题,提出了一种基于节点置信度的网络节点中心度算法（NC-Page Rank）,建立了基于节点置信度的致病贡献网络的药物-疾病预测方法（CCNNCPM）。同时,本文还分别为上述三种方法各设计了两种预测结果排序的策略,即基因优先排序和蛋白质优先排序策略。最后本文对提出的QSRCPM,CCNPM,CCNNCPM三种药物-疾病相互作用关系预测方法,分别采用生物医学文献数据集对帕金森病、乳腺癌和阿尔兹海默病进行了药物-疾病相互作用关系预测实验,并对实验结果进行了比较与评估。实验结果表明三种方法在药物-疾病相互作用关系预测任务中都表现出的较好的性能,以疾病为中心致病因素为线索的药物-疾病相互作用关系预测方法具有较好的通用性和扩展性。
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