基于网络链路预测的药物分子重定位研究

传统的药物开发模式成本高、周期长、风险大。药物重定位方法(旧药新用)能挖掘已知药物分子的新功能,探寻其新的适用范围,该策略可降低开发风险,提高研发效率。随着药物实验数据的积累和高效计算方法的涌现,多种药物重定位方案被应用于药物设计中,为药物合成试验提供指导。本文提出一种基于链路预测算法的药物重定位方法。利用药物分子-靶标蛋白相互作用网络的结构信息,推断部分化学信息不明确的小分子和蛋白质间的关联性。结果表明,该方法在不同的数据集上均有较好的预测效果,有助于挖掘现存药物分子新功能研究的开展。