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传统上,发现药物过程主要包括三个阶段:发现、临床前阶段和临床开发。整个过程费时昂贵,却往往效率低下。药物重定位正是在这种情况下提出来的,其目标是通过识别和使用已知的药物,来治疗目标疾病以外的其他疾病。以往的药物重定位方法主要是基于药物基因疾病的关系,而丢弃了许多重要的信息,为了解决这个问题,本文集成各种数据,从多角度推断药物作用,提出了两种新的方法,来解决药物重定位问题。第一种方法关注表型数据,提出一种基于药物副作用和疾病临床症状预测药物-疾病相关性的方法。首先基于药物-副作用相关性、疾病-症状相关