复杂疾病的致病机理并不是无规律可寻,看似不同的两种疾病可能具有相同的症状或者相似的致病基因。通过对复杂疾病间相关模式的研究,可以深入理解疾病的致病机理,并且这些模式也可以为药物重定位提供重要依据。传统对复杂疾病相关模式的研究多集中于单一方面,如仅从蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interaction)网络的角度考虑两种疾病之间的相关关系。然而,疾病的其它特征如疾病的症状、基因的功能等也是衡量两种疾病之间关系的重要特征。疾病的症状可以从外在特征反映生物体内部的活动机制,通过不同疾病相似的症状往往可以发现一些有趣的“合并症”。另外,生物体内复杂的活动由不同功能的基因共同协作完成,因此从基因功能方面理解复杂疾病同样具有重要意义。本文主要从多种不同的角度理解复杂疾病之间的相关模式,通过构建多层疾病相似性网络来识别疾病相似性模块,最终通过分析发现使用本文框架得到的疾病相似性模块具有很强的显著性,并且这一结果可以应用到药物重定位中。首先,本文构建了基于不同数据集的四层疾病相似性网络,分别是基于蛋白质-蛋白质相互作用数据的疾病相似性网络PIDN(PPI-based Disease-disease Similarity Network)、基于症状数据的疾病相似性网络DSDN(Disease Symptom based Disease-disease Similarity Network)、基于基因本体GO(Gene Ontology)数据的疾病相似性网络GODN(GO-based Disease-disease Similarity Network)以及基于疾病本体DO(Disease Ontology)数据的疾病相似性网络DODN(DO-based Disease-disease Similarity Network)。其次,使用基于张量的多层网络算法识别出9个具有强相关关系的疾病模块。对9个疾病模块进行模块分类发现它们分属于不同的疾病分类。通过显著性分析验证这些模块具有很强的显著性。通过与单层网络识别的疾病相似性模块比较,发现本文得到的结果具有更高的准确性。最后,通过京都基因组百科全书KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)富集性分析及对疾病致病基因的分析,发现疾病模块的内部子结构,随后给出肿瘤模块形成的不同致病机理并加以分析。通过药物重定位及分子对接技术预测出几种具有潜在治疗类风湿性关节炎的药物,并对药物的作用机制进行分析,从细胞因子的角度给出了可能的药物作用路径。本文发现的疾病相似性模块可以帮助我们从多层网络的角度对复杂疾病有更深刻的理解,具有很高的参考价值。并且这些疾病模块也为药物重定位应用研究提供了新的思路。