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药物在发挥药效的同时，往往会产生药物不良反应(Adverse Drug Reaction，ADR)。基于其发生的普遍性和危害的严重性，ADR已成为困扰当今世界医疗卫生领域的一个重要问题，也是目前制约新药开发和上市后临床应用的一大难题。近年来，计算机辅助毒理学的发展为ADR的机理研究和预测提供了新的方法。然而，由于缺乏较好的ADR标准化及分级系统，计算机辅助ADR研究受到了严重制约。
本论文通过采集DailyMed网站的药物ADR信息，参照ICH国际医学用语词典(MedDRA)将ADR词条标准化并构建了ADR分级系统术语库(ADR Classification System，ADReCS)的1.0版本。该系统也整合了一系列药物信息，并建立药物-ADR关系，最终以网络数据库的形式展示（目前，尚未公开发布）。
目前为止，Andres术语库包含一级词26个，二级词327个，三级词1，213个，四级词5，398个。ADReCS数据库包含1，159个单一有效成分药物ADR信息，涉及96，779个药物-ADR关系。对ADReCS中药物与ADR信息分析结果显示：72％的药物诱导10-100种ADR，诱导ADR最多的药物为神经系统相关药物，皮肤科用药诱导的ADR普遍较少。77%的ADR仅在10种以下的药物发生，在药物中发生频率最高的3种ADR是反胃，头痛和呕吐。胃肠道系统，神经系统，皮肤及皮下组织系统，血管系统这4个器官系统是药物不良反应最常发生的系统。
药物不良反应层级系统ADReCS的建立将会为ADR机理研究及预测提供有力的数据支持，进一步促进计算机辅助毒理学和药物设计的发展。