Abstract-Drug ompositionering erbjuder en effektiv lösning på drogupptäckt, sparar både tid och resurser genom att hitta nya indikationer för befintliga droger. Vanligtvis, ett läkemedel får effekt via dess protein mål i cellen. Som ett resultat av detta är det nödvändigt att studier av läkemedelsutveckling genomför en undersökning av sambanden mellan läkemedel, proteinmål och sjukdomar. Även om tidigare studier har gjort starka argument för effektiviteten hos integrativa nätverksbaserade metoder för att förutsäga dessa inbördes relationer, har få framsteg gjorts i detta avseende när det gäller att omplacera forskning på narkotikaområdet. Dessutom kan interaktioner mellan nya läkemedel och mål (som saknar kända mål respektive läkemedel) inte exakt förutsägas med de flesta etablerade metoder. I detta dokument föreslår vi en ny semiövervakad heterogen algoritm för spridning av etiketter som heter Heter-LP, som tillämpar både lokala och globala nätverksfunktioner för dataintegration. För att förutsäga läkemedels-, sjukdoms- och sjukdomsföreningar använder vi information om droger, sjukdomar och mål som samlats in från flera källor på olika nivåer. Vår algoritm integrerar dessa olika typer av data i ett heterogent nätverk och implementerar en etikettutbredningsalgoritm för att hitta nya interaktioner. Statistiska analyser av 10-faldiga korsvalideringsresultat och experimentell analys stödjer den föreslagna algoritmens effektivitet.
Olika analyser utförda i REF visar förbättrad noggrannhet i att förutsäga nya läkemedel-sjukdom, läkemedel-mål, och sjukdom-mål-interaktioner.
Heter-LP: A heterogeneous label propagation algorithm and its application in drug repositioning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine', 'Biology']}