段志光教授團隊在《情報計量學》發(fā)表文章“基于網(wǎng)絡拓撲驅(qū)動的藥物新價值發(fā)現(xiàn)”

2018年8月，國際《情報計量學》雜志(Journal of Infometrics, IF=3.484)上發(fā)表了段志光教授課題組的題為“Topology-driven trend analysis for drug discovery”（基于網(wǎng)絡拓撲驅(qū)動的藥物新價值發(fā)現(xiàn)）的研究成果。課題組博士生呂艷華為該論文第一作者。

本文采用機器學習和文本挖掘的方法，基于文獻中藥物復雜網(wǎng)絡的拓撲結(jié)構(gòu)關(guān)系，對現(xiàn)有自閉癥治療藥物及其關(guān)系進行重新審視，發(fā)現(xiàn)潛在的藥物價值，以期為自閉癥藥物治療及試驗研究提出科學的藥物假設。為此，本文在PubMed數(shù)據(jù)庫中收集了所有自閉癥治療相關(guān)的科研論文，基于MeSH術(shù)語提取與自閉癥治療密切相關(guān)的145種藥物及其6624個同義詞建立藥物網(wǎng)絡，并基于相同的ATC分類層次建立疾病治療網(wǎng)絡，以期從中發(fā)現(xiàn)潛在的疾病藥物關(guān)系。本文結(jié)合了共詞網(wǎng)絡、社區(qū)探測、弱組分、基于路徑發(fā)現(xiàn)的治療組分析，以及檢測團內(nèi)重要藥物相互作用的方法等多種方法和技術(shù)，提出了一種新的數(shù)據(jù)驅(qū)動型拓撲網(wǎng)絡發(fā)現(xiàn)方法開展舊藥新價值研究。研究結(jié)果表明，對基于文獻的藥物網(wǎng)絡中所提取藥物及其關(guān)系的深入分析，可以為藥物新價值發(fā)現(xiàn)研究提供新思路。結(jié)果還表明，有四種藥物未來有可能用于自閉癥治療（Tocilizumab, Tacrolimus, Prednisone和Sulfisoxazole），值得在實驗室進一步研究，并正式評估其對癥狀的可能影響，這可能為心理學家、醫(yī)生和研究人員提供基于數(shù)據(jù)的科學假說。