【摘要】：藥物相互作用誘發(fā)的不良反應(yīng)嚴(yán)重威脅患者的生命健康并導(dǎo)致巨大的經(jīng)濟(jì)損失,隨著聯(lián)用藥物數(shù)目的增加,不良反應(yīng)發(fā)生率顯著上升采用傳統(tǒng)方法評(píng)估聯(lián)合用藥風(fēng)險(xiǎn)效率低、成本高,而生物信息學(xué)研究方法可采用低成本和高通量的方式對(duì)海量生物學(xué)和醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘,獲取與藥物不良反應(yīng)相關(guān)的有價(jià)值的信息。本文從文獻(xiàn)挖掘、數(shù)據(jù)挖掘和生理藥物代謝動(dòng)力學(xué)模型等方面系統(tǒng)綜述了利用藥物生物信息學(xué)挖掘潛在藥物相互作用的方法,并對(duì)聯(lián)合用藥風(fēng)險(xiǎn)研究的潛在研究方向進(jìn)行展望
[Abstract]:The adverse reactions induced by drug interaction seriously threaten the lives and health of patients and lead to huge economic losses. with the increase of the number of combined drugs, the incidence of adverse reactions increases significantly and the risk efficiency of combined drug use is low by traditional methods. The cost is high, and the bioinformatics research method can analyze and mine the massive biology and medical big data in a low-cost and high-throughput way, and obtain valuable information related to adverse drug reactions. In this paper, the methods of using drug bioinformatics to mine potential drug interactions are systematically reviewed from the aspects of literature mining, data mining and physiological and pharmacokinetic models, and the potential research directions of combined drug risk research are prospected.
【作者單位】： 哈爾濱工程大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;Department
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61471139) 黑龍江省科學(xué)基金項(xiàng)目(QC2016086) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)(HEUCF160420) United States National Institutes of Health Grants(R01GM10448301-A)~~
【分類(lèi)號(hào)】：R969.2

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