[发明专利]基于基因突变与基因表达的药物重定位方法

说明书

本发明提出一种基于基因突变与基因表达的药物重定位方法，用于解决现有技术中存在的定位结果准确率低的技术问题。实现步骤为：处理SNP突变数据，得到所有基因的突变频率数据；对基因表达数据进行处理得到标准化基因表达矩阵数据，并计算各基因表达变化值及其统计显著值；对SNP突变数据中所有基因的突变频率数据和标准化基因表达矩阵数据中的基因进行二次分类；获取疾病和各药物的相关性值；计算疾病和各药物的相关性值的绝对值，并按照这些绝对值由大到小的规则，对所有药物进行排序，得到所有药物的排名；获取对疾病具有潜在治疗效果的候选药物。本发明可用于预测对癌症具有潜在治疗效果的候选药物。

技术领域

本发明属于数据挖掘技术领域，涉及一种药物重定位方法，具体涉及一种基于基因突变与基因表达的药物重定位方法，可用于预测对癌症具有潜在治疗效果的候选药物。

背景技术

通常一项新药的研发是非常耗费财力与时间的，并且其中也伴随着较高的风险成本。以开发一个新药为例：从提出研究到药品上市，大概需要15年，花费大约8～10亿美金，但是只有10％左右的概率药物能够成功应用到临床中。这样的巨大研发开销以及较高的研发风险导致需要一种新型的手段来降低药物的研发成本。药物的研发成本是导致药物重定位(Drug Repositioning)这一研究方向出现的根本原因。顾名思义，药物重定位也叫作“重审旧药”、“旧药新用”，是指已经上市的药物发现其新的适应症或者新用途，包括对正在临床研究时期或者已经批准上市的药物进行药物重定位。它的核心思想就是发掘旧药潜在的功效，利用这些潜在的功效治愈原本不属于它疗效范围内的疾病。药物重定位的出现在一定程度上有效的规避了新药研究的苛刻条件，即药物代谢动力学与安全性等不确定性明显降低，这就使得药物的研发风险与成本明显减小，与此同时也大大缩短了药物研制周期。

目前药物重定位主流的方法可以分为：基于药物副作用、基于人类遗传学和基于转录组学数据等方法。

(1)基于药物副作用的药物重定位方法。

基于药物副作用的药物重定位方法假说的早期理论依据主要来源于临床实践，其基本原理为：首先通过药物副作用数据构建药物的副作用向量，然后采用向量相似性计算公式计算任意两个药物的副作用相似性，最后，通过副作用相似性构建药物相似性网络等方法筛选副作用相似性高的药物对。鉴于药物说明书中记录的药物平均副作用数量接近70条，对数据的分析是一个巨大挑战。虽然大量的副作用数据能发现较多的药物与疾病关联关系，但这些副作用数据计算药物与疾病相关性值的过程中也引入了大量噪声，造成药物重定位预测结果的准确性较低。

(2)基于人类遗传学的药物重定位方法。

人类遗传学研究为将特定基因与特定人类疾病联系起来提供了的强有力的证据。基于人类遗传学预测药物新疗法的一般过程为：首先从全基因组关联分析GWAS相关数据获取基因与疾病关联关系，然后构建疾病和基因之间的二部网络，最后通过疾病和基因之间的二部网络和药物蛋白质靶标，计算疾病和药物之间的相似性，最后通过生物实验或者已知药物和疾病关系的标准数据验证结果的准确性。然而，由于全基因组关联分析GWAS数据中缺乏基因对疾病的直接作用效果数据，不能确定基因需要激活剂药物还是抑制剂药物，因此，这类方法的预测结果准确率较低，且候选药物数目过多是验证过程中的一个巨大问题。

(3)基于转录组学的药物重定位方法。