药物相互作用的网络药理学分析与预测

目前老龄化社会的到来以及多种慢性疾病及基础疾病的共存,大大促进了患者的联合用药,使得药物相互作用成为医疗中不可回避的实际问题。药物相互作用的理想状态是提高治疗效果,但实际上药物的联合使用常常会引起不良反应甚至严重副作用的发生。药物相互作用的影响因素很多,因此其作用机理是非常复杂的。尽管当前该方面的研究已有一些成果,但是人们对药物相互作用的机理仍处于模糊状态,该研究有待进一步探索。本文主要通过拓扑特性分析和分子机理分析发现药物相互作用的网络药理学特征,同时还提出了一种基于相似性的药物相互作用预测方法。主要工作如下：1.通过度分布、介数、集聚系数、紧密中心性和模块性等几个重要拓扑属性分析药物相互作用网络的拓扑特征,结果表明该网络是一个模块化的网络(模块度为0.523,平均集聚系数为0.226)。另外,药物相互作用网络中拓扑结构紧密的模块内的药物功能较相似,而模块与药物疾病的关系相对较弱。该研究提示药物相互作用在功能类似的药物之间形成了聚集的模块,可能存在相应的分子网络机理。2.从PPI网络、药物靶点、药物ATC分类和化学结构四个分子层面定性分析药物相互作用的分子网络机理,结果发现有相互作用的药物的靶点趋向于分布在同一分子网络拓扑模块内,且与药物对的ATC结构和化学结构相似性紧密相关。另外,本文还从这四方面分析不同类型的药物相互作用机理,发现药物相互作用的不同效应与其分子模块性、功能特性和化学结构相似性有直接的关系。3.该预测方法基于相似的药物有相似的相互作用的假设,从药物模块性和ATC结构的角度,通过相似性的测量和标准相互作用数据集的整合预测新的相互作用药物对。本预测方法效果较好,通过ROC曲线评价预测模型,得到其AUROC值分别为0.95和0.92。另外本方法还可以将预测得到的相互作用药物对追溯到标准集中对应的药物对,结合标准药物对的药理作用和临床效果分析预测得到的药物的相互作用效应。