【摘 要】
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药物相互作用(DDI)是指患者同时服用两种或两种以上药物后疗效超出预期的药物反应,大致可分为对人体有益和有害两类,前者能提高药物疗效加速患者康复,后者则会降低疗效甚至对人体产生毒副作用。为了尽量避免在临床治疗中因为药物合用产生的有害DDI,许多学者开始尝试使用计算方法来预测药物间潜在的DDI。目前常用的DDI预测方法是通过计算药物相似度来判断是否存在DDI,然而这种方法计算过于复杂且数据难以收集,
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药物相互作用(DDI)是指患者同时服用两种或两种以上药物后疗效超出预期的药物反应,大致可分为对人体有益和有害两类,前者能提高药物疗效加速患者康复,后者则会降低疗效甚至对人体产生毒副作用。为了尽量避免在临床治疗中因为药物合用产生的有害DDI,许多学者开始尝试使用计算方法来预测药物间潜在的DDI。目前常用的DDI预测方法是通过计算药物相似度来判断是否存在DDI,然而这种方法计算过于复杂且数据难以收集,普适性较差。为了弥补这些方法的不足,本文提出了以下两种基于网络的DDI预测方法。第一种方法是将DDI预测问题转换为链路预测问题,使用5种节点相似性方法实现对DDI的整体预测,其优势在于无需复杂的计算和算法设计即可获得较高精度的预测结果。为了更好的测试方法的普适性,本文将5种方法在6个不同数据集中进行了对比实验。结果表明在“L”和“N”两个子网络中,五种链路预测方法都表现出了极高的预测性能,其预测精度在0.8和0.9之间,而在剩余的4个网络中,预测精度也能普遍达到0.4以上。第二种方法是第一种方法的延伸,通过将DDI分为协同和拮抗两类的方式,创新性的将DDI预测问题转为分类问题,实现了药物协同和拮抗的分类和预测。该方法首次将药物协同和拮抗信息与网络拓扑结构相结合,构造出一系列节点相似性特征作为分类特征,使用支持向量机(SVM)模型实现了药物协同和拮抗的分类和预测。结果表明,基于网络拓扑结构的特征能有效的区分出协同和拮抗关系。在“L”网络中,该方法的预测精度达到了0.7,而在其他网络的协同和拮抗关系预测中也能保持0.2到0.5之间的预测精度。综上所述,本文是DDI预测工作中的一种全新尝试,在仅使用药物互作网络结构信息的情况下,实现了较高性能的DDI预测。相较于传统药物相似性方法,本文的方法计算更简单,实现更方便,在预防有害DDI工作中具有一定实践意义。
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