基于药物互作网络的协同与拮抗预测研究

作     者：刘文斌 陈杰 方刚 石晓龙 许鹏 LIU Wenbin;CHEN Jie;FANG Gang;SHI Xiaolong;XU Peng

作者机构：温州大学计算机与人工智能学院温州325035 广州大学计算科技研究院广州510006 黔南民族师范学院计算机与信息学院都匀558000 

出 版 物：《电子与信息学报》 (Journal of Electronics & Information Technology)

年 卷 期：2020年第42卷第6期

页      面：1420-1427页

核心收录：

学科分类：0808[工学-电气工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家重点研发计划(2019YFA0706402) 国家自然科学基金(61572367,61573017,61972107,61972109) 

主　　题：药物相互作用预测 网络拓扑结构 药物协同 药物拮抗 

摘      要：药物的协同与拮抗关系预测,有助于药物的使用安全及组合用药的发展。该文从药物互作网络(DDINet)出发,基于网络拓扑结构构造分类特征,提出一种预测药物协同和拮抗关系的方法。从特征选择结果可知,根据药物与其公共邻居节点关系构造的特征表现出了明显的正负样本分布差距,能有效地反映出药物的协同或拮抗关系。在使用不同特征分类器的分类结果中,最优AUC和分类精度值分别达到了0.9687和0.9187。而在协同与拮抗关系预测结果中,其预测精度值达到了0.45和0.75以上。这说明基于网络拓扑结构的方法能有效对药物协同和拮抗关系进行分类和预测。与传统基于药物功能、结构、靶基因等相似性特征的方法相比,该方法计算简单高效,将会有效促进组合用药的发展。