Abstract In silico drug-target Interaktion (DTI) förutsägelse spelar en integrerad roll i drogrepositionering: upptäckt av nya användningsområden för befintliga droger. En populär metod för läkemedelsrepositionering är nätverksbaserad DTI-förutsägelse, som använder komplex nätverksteori för att förutsäga DTI från ett drogmålnätverk. För närvarande är de flesta nätverksbaserade DTI-förutsägelser baserade på maskininlärning -metoder som Begränsade Boltzmann-maskiner (RBM) eller Support Vector Machines (SVM). Dessa metoder kräver ytterligare information om egenskaperna hos läkemedel, mål och DTI, såsom kemisk struktur, genomsekvens, bindningstyper, orsaker till interaktioner, etc., och fungerar inte tillfredsställande när sådan information inte finns tillgänglig. Vi föreslår en ny, alternativ metod för DTI-förutsägelse som endast använder nättopologiinformation som försöker lösa detta problem. Resultat: Vi jämför vår metod för DTI-förutsägelse med den välkända RBM-metoden. Vi visar att när vi applicerar på MATADOR-databasen ger vårt tillvägagångssätt baserat på nodkvarter högre precision för högrankade förutsägelser än RBM när ingen information om DTI-typer finns tillgänglig. Slutsats: Detta visar att strategier som enbart bygger på nättopologi ger en mer lämplig metod för att förutsäga DTI i de många verkliga situationer där föga eller ingen förkunskaper finns om egenskaperna hos läkemedel, mål eller deras interaktioner.
I REF fullföljdes förutsägelsen om läkemedelsinteraktion (DTI) endast med hjälp av nättopologiinformation.
Link prediction in drug-target interactions network using similarity indices
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Biology']}