Motivering: Läkemedelskombinationer är en lovande strategi för att bekämpa komplexa sjukdomar genom att förbättra effektiviteten och minska motsvarande biverkningar. För närvarande är ett brett studerat problem inom farmakologi att förutsäga effektiva läkemedelskombinationer, antingen genom empirisk screening i klinik eller rena experimentella prövningar. Den storskaliga förutsägelsen om läkemedelskombination med hjälp av en systemmetod beaktas dock sällan. Resultat: Vi rapporterar ett systemfarmakologiramverk för att förutsäga läkemedelskombinationer på en beräkningsmodell, kallad PEA (Probability Ensemble Approach), för analys av både effekt och negativa effekter av läkemedelskombinationer. För det första utvecklas ett Bayesianskt nätverk som integrerar med en likhetsalgoritm för att modellera kombinationer från läkemedelsmolekylära och farmakologiska fenotyper, och förutsägelserna bedöms sedan med både klinisk effekt och negativa effekter. Det illustreras att PEA kan förutsäga kombinationen effekt av läkemedel som spänner över olika terapeutiska klasser med hög specificitet och känslighet (AUC = 0,90), som ytterligare validerades med oberoende data eller nya experimentella analyser. PEA utvärderar också biverkningarna (AUC = 0,95) kvantitativt och upptäcker de terapeutiska indikationerna för läkemedelskombinationer. Slutligen innehåller databasen PreDC (Predikt Drug Combination) 1571 kända och 3269 förutsagda optimala kombinationer samt deras potentiella biverkningar och terapeutiska indikationer. Tillgänglighet och genomförande: PreDC-databasen finns på
Peng m.fl. REF utvecklade ett Bayesianskt nätverk, som kombinerar molekylär läkemedelslikhet och läkemedelsbieffektlikhet för att förutsäga den kombinerade effekten av läkemedel.
Large-scale exploration and analysis of drug combinations.
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}