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申请/专利权人：北京交通大学

摘要：本发明提供一种融合疗效对比信息的药物重定位方法及系统，属于临床医学药物开发技术领域，获取待查询疾病的信息，以及可治疗待查询疾病的候选药物的嵌入特征；利用预先训练好的药物适应症排序模型，对获取的疾病信息以及候选药物的嵌入特征进行处理，得到候选药物的疗效等级排序结果；其中，预先训练好的药物适应症排序模型利用训练集训练得到，训练集包括多组数据，每组数据分别包括某一种疾病的信息、可治疗该种疾病的候选药物以及标注每一个所述候选药物对于所述疾病的疗效等级的标签。本发明形成面向药物重定位的药物疗效对比关系数据集，疗效对比更加全面；基于网络嵌入与排序学习、融合药物疗效对比信息进行药物重定位，提高了定位准确度。

主权项：1.一种融合疗效对比信息的药物重定位方法，其特征在于，包括：获取待查询疾病的信息，以及可治疗所述待查询疾病的候选药物的嵌入特征；利用预先训练好的药物适应症排序模型，对获取的疾病信息以及候选药物的嵌入特征进行处理，得到候选药物的疗效等级排序结果；其中，所述预先训练好的药物适应症排序模型利用训练集训练得到，所述训练集包括多组数据，每组数据分别包括某一种疾病的信息、可治疗该种疾病的候选药物以及标注每一个所述候选药物对于所述疾病的疗效等级的标签；其中，基于文献挖掘构建药物疗效对比关系数据集，得到疾病的候选药物的疗效等级排序；其中，分别从药物数据库DrugBank和疾病数据库DiseaseOntology收集药物和疾病的术语，将得到的术语映射到医学标准术语库MeSH中的标准术语，使用PubMed文献提取药物和疾病相关的文献，基于挖掘到的文献数据，从医学文献数据库SemMed提取疾病和药物相关的语义关系；对这些关系中的实体类型及其关系类型进行限制，得到疾病-药物的三元组关系，通过医学专家对这些关系进行人工审核，最终得到疾病相关的药物对比关系；通过建立药物层次关系，药物A在治疗疾病M方面比药物B更有效，而药物B在治疗疾病M方面比药物C更有效，推断出在治疗疾病M时，A比C更有效，对药物疗效关系进行扩展；获取候选药物的嵌入特征包括：构建包含疾病和药物相关的语义关系、药物-药物相似度、疾病-疾病相似度的异构药物疾病网络，并使用网络嵌入方法学习药物的特征表示向量；网络嵌入方法包括：基于矩阵分解的GF、GraRep和HOPE，基于随机游走的DeepWalk、node2vec，基于神经网络的LINE、SDNE和GAE；基于构建的药物-疾病异构网络，利用以上网络嵌入方法进行药物特征学习，通过性能对比获得最佳嵌入特征；基于DrugBank数据库的药物靶点数据，使用余弦相似度计算方法计算药物之间的相似度；基于SymMap数据库的疾病基因数据，使用余弦相似度计算方法计算疾病之间的相似度，保留所有相似度大于0.5的药物相似关系和疾病相似关系；所述药物适应症排序模型中，将药物关系对的顺序关系转化为顺序概率关系，药物对的预测概率如下： 其中，u,v表示药物对，xu＞xv表示针对查询疾病，药物u比药物v的疗效更好，su表示药物u的预测值，sv表示药物v的预测值，σ是sigmoid激活函数，计算公式为fx＝11+ex。

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