[发明专利]一种确定药物和药物靶点关联关系的方法

说明书

本发明提供了一种确定药物和药物靶点关联关系的方法，包括步骤：采集表征药物、药物靶点、疾病和副作用之间关联关系的数据；基于所采集到的数据分别生成药物和药物靶点对应的向量；组合各药物和各药物靶点所对应的向量，以生成对应的各药物‑药物靶点向量；以及基于预定模型确定出表征药物‑药物靶点向量所对应的药物和药物靶点的关联关系的分值。基于该方法，本发明一并公开了一种异质信息网络和预测药物和药物靶点相互作用关系的方法。

技术领域

本发明涉及数据处理领域，尤其涉及确定药物和药物靶点关联关系的方法。

背景技术

鉴于研发全新药物的成功率低且成本高昂，而旧药新用大大缩短了药物研发所需的时间、经费，且其研发的成功率远远高于传统的药物研发，故，制药公司等机构越来越重视关于药物重新定位方案的研究，以寻找旧药新的药物靶点及其新应用。相比研发全新药物，药物重新定位可以大幅度降低制药成本，加快监管审批，因此该方法受到医药公司、研究者、临床医生、乃至政府的高度重视。

现有的方案中，如申请号为201210584373.9的中国专利申请提出了一种基于药物相互作用相似性识别药物靶标的系统，但是这种基于药物相互作用的方法并没有考虑药物与药物靶点、药物与副作用、药物与疾病、药物靶点与药物靶点、药物靶点与疾病之间的相互作用或关联。此外，申请号为201210140708.8的中国专利申请提出了一种利用靶点晶体数据结构数据库中的小分子化学结构构建药物靶点方法。但是这种基于化学结构的预测方法，并不适用于化学结构可能因代谢而改变的药物。申请号为201110396287.0的中国专利申请也提出了一种基于基因组学的预测药物靶点方法，但是这种基于基因组学的研究成本非常高昂。

鉴于上述弊端，需要一种新的预测药物和药物靶点之间相互作用关系的方案。

发明内容

为此，本发明提供了一种确定药物和药物靶点关联关系的方案，以力图解决或者至少缓解上面存在的至少一个问题。

根据本发明的一个方面，提供了一种确定药物和药物靶点关联关系的方法，包括步骤：采集表征药物、药物靶点、疾病和副作用之间关联关系的数据；基于所采集到的数据分别生成药物和药物靶点对应的向量；组合各药物和各药物靶点所对应的向量，以生成对应的各药物-药物靶点向量；以及基于预定模型确定出表征药物-药物靶点向量所对应的药物和药物靶点的关联关系的分值。

可选地，在根据本发明的方法中，在组合各药物和各药物靶点所对应的向量、以生成对应的各药物-药物靶点向量的步骤之后，还包括步骤：根据所采集的数据对各药物-药物靶点向量进行归类。

可选地，在根据本发明的方法中，根据所采集的数据对各药物-药物靶点向量进行归类的步骤包括：若在所采集的数据中药物和药物靶点之间已存在关联关系，则将该药物-药物靶点向量归到第一样本集合；以及若在所采集的数据中药物和药物靶点之间不存在关联关系，则将该药物-药物靶点向量归到第二样本集合。

可选地，在根据本发明的方法中，基于预定模型确定出表征药物-药物靶点向量所对应的药物和药物靶点的关联关系的分值的步骤包括：利用第二样本集合中的药物-药物靶点向量生成第一子集和第二子集；基于预定模型，利用第一子集和第一样本集合中的药物-药物靶点向量确定出第二子集中的药物-药物靶点向量对应的分值；以及基于预定模型，利用第二子集和第一样本集合中的药物-药物靶点向量确定出第一子集中的药物-药物靶点向量对应的分值。