本文關(guān)鍵詞：藥物相互作用的網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)分析與預(yù)測　出處：《北京交通大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：目前老齡化社會的到來以及多種慢性疾病及基礎(chǔ)疾病的共存,大大促進了患者的聯(lián)合用藥,使得藥物相互作用成為醫(yī)療中不可回避的實際問題。藥物相互作用的理想狀態(tài)是提高治療效果,但實際上藥物的聯(lián)合使用常常會引起不良反應(yīng)甚至嚴(yán)重副作用的發(fā)生。藥物相互作用的影響因素很多,因此其作用機理是非常復(fù)雜的。盡管當(dāng)前該方面的研究已有一些成果,但是人們對藥物相互作用的機理仍處于模糊狀態(tài),該研究有待進一步探索。本文主要通過拓?fù)涮匦苑治龊头肿訖C理分析發(fā)現(xiàn)藥物相互作用的網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)特征,同時還提出了一種基于相似性的藥物相互作用預(yù)測方法。主要工作如下：1.通過度分布、介數(shù)、集聚系數(shù)、緊密中心性和模塊性等幾個重要拓?fù)鋵傩苑治鏊幬锵嗷プ饔镁W(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涮卣?結(jié)果表明該網(wǎng)絡(luò)是一個模塊化的網(wǎng)絡(luò)(模塊度為0.523,平均集聚系數(shù)為0.226)。另外,藥物相互作用網(wǎng)絡(luò)中拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)緊密的模塊內(nèi)的藥物功能較相似,而模塊與藥物疾病的關(guān)系相對較弱。該研究提示藥物相互作用在功能類似的藥物之間形成了聚集的模塊,可能存在相應(yīng)的分子網(wǎng)絡(luò)機理。2.從PPI網(wǎng)絡(luò)、藥物靶點、藥物ATC分類和化學(xué)結(jié)構(gòu)四個分子層面定性分析藥物相互作用的分子網(wǎng)絡(luò)機理,結(jié)果發(fā)現(xiàn)有相互作用的藥物的靶點趨向于分布在同一分子網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠K內(nèi),且與藥物對的ATC結(jié)構(gòu)和化學(xué)結(jié)構(gòu)相似性緊密相關(guān)。另外,本文還從這四方面分析不同類型的藥物相互作用機理,發(fā)現(xiàn)藥物相互作用的不同效應(yīng)與其分子模塊性、功能特性和化學(xué)結(jié)構(gòu)相似性有直接的關(guān)系。3.該預(yù)測方法基于相似的藥物有相似的相互作用的假設(shè),從藥物模塊性和ATC結(jié)構(gòu)的角度,通過相似性的測量和標(biāo)準(zhǔn)相互作用數(shù)據(jù)集的整合預(yù)測新的相互作用藥物對。本預(yù)測方法效果較好,通過ROC曲線評價預(yù)測模型,得到其AUROC值分別為0.95和0.92。另外本方法還可以將預(yù)測得到的相互作用藥物對追溯到標(biāo)準(zhǔn)集中對應(yīng)的藥物對,結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)藥物對的藥理作用和臨床效果分析預(yù)測得到的藥物的相互作用效應(yīng)。
[Abstract]:At present, the arrival of aging society and the coexistence of many chronic diseases and basic diseases greatly promote the combination of drug use. Drug interaction has become an unavoidable practical problem in medicine. The ideal state of drug interaction is to improve the therapeutic effect. But in fact, the combination of drugs can often lead to adverse reactions and even serious side effects. There are many factors affecting drug interaction. Therefore, the mechanism of drug interaction is very complicated. Although there have been some achievements in this field, the mechanism of drug interaction is still in a vague state. This study needs to be further explored. In this paper, the network pharmacological characteristics of drug interactions are found through topological analysis and molecular mechanism analysis. At the same time, a method of drug interaction prediction based on similarity is proposed. The main work is as follows: 1. Several important topological properties such as close-centrality and modularity are analyzed. The results show that the network is a modular network (modularity is 0.523). The average agglomeration coefficient was 0.226. In addition, the drug function in the modules with close topological structure in the drug interaction network was similar. The relationship between the module and drug diseases is relatively weak. This study suggests that drug interactions form aggregation modules between drugs with similar functions, and there may be corresponding molecular network mechanism .2. from the PPI network. The molecular network mechanism of drug interaction was qualitatively analyzed at four molecular levels: drug target, drug ATC classification and chemical structure. The results showed that the targets of the drugs with interaction tended to be distributed in the same molecular network topology module and were closely related to the similarity of the ATC structure and the chemical structure of the drug pair. In this paper, we also analyze different drug interaction mechanisms from these four aspects, and find out the different effects and molecular modularity of drug interaction. The prediction method is based on the hypothesis that similar drugs have similar interactions, from the perspective of drug modularity and ATC structure. Through the similarity measurement and the integration of the standard interaction data set to predict the new interaction drugs. This prediction method is effective, and the prediction model is evaluated by ROC curve. The AUROC values were 0. 95 and 0. 92 respectively. In addition, the predicted interaction pairs could be traced back to the corresponding drug pairs in the standard set. The pharmacological effect and clinical effect of standard drug were analyzed and predicted.
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R96

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本文編號：1432040