[发明专利]基于网络靶标的药物网络药理学智能和定量分析方法与系统

权利要求书

1.一种基于网络靶标的药物网络药理学智能和定量分析方法，其特征在于包括：

A)基于预先构建的药物干预疾病的生物网络和生物功能多尺度定性分析结果，进行空间维度上的网络干预效应定量分析，包括：

对疾病生物网络中的节点v及其初始效应分数I(v)，按照式(1)所表征的方式，对药物的网络干预效应进行度量：

其中，E_n+1(v)为第n+1步状态下节点v的网络干预效应，E_n(u)表示为第n步状态下节点u的网络干预效应，I(v)为节点v的初始效应分数，w(v,u)表示节点v和u之间的边权重，N(v)表示网络中的全部节点集合，α为初始状态影响因子，取值范围从0到1，

按照式(2)表征的方式，确定空间维度上的疾病生物网络干预效应的分数：

其中，m表示网络中的第m个生物功能模块，NSE_m为空间维度上第m个生物功能模块的网络干预效应分数，w(v,u)表示节点v和u之间的边权重，E(u)和E(v)分别为节点u和v的网络干预效应，TS(u)和TS(v)分别为节点u和v的拓扑属性分数，

B)基于预先构建的药物干预疾病的生物网络和生物功能多尺度定性分析结果，按照：

表征生物分子R受药物靶标T的调控随时间t的动态变化，

其中：

M_R为R节点受T节点的调控效应分数，

a1、b1、a2、b2、a3、b3为待定参数，

t1为效应潜伏期的结束时间，同时也是效应持续期的开始时间，

t2为效应持续期的结束时间，同时也是效应残留期的开始时间，

和

按照(4)式表征的方式，整合药物靶标和被调控分子在网络上的关联，确定时间维度上t时刻第m个生物功能模块的疾病生物网络干预效应分数NTE_tm：

其中，M_t(i)为t时刻第i个节点受调控的效应分数，n表示疾病生物网络中总节点数，为R和T节点间的最短路径，

C)根据预先确定的生物功能多尺度定性分析结果，通过将疾病生物网络的各通路赋予权重，并将药物干预的空间维度和时间维度效应分数进行整合，按式(5)所表征的方式，确定疾病生物网络干预效应分数NE：

其中：

w(bp_m)为第m个生物功能模块的权重，取值范围为0～1

β为时间和空间效应比例因子，取值范围为0～1，

其中：

所述预先构建的药物干预疾病的生物网络和生物功能多尺度定性分析结果是通过如下步骤建立的：

读取输入的一种或多种特定疾病相关信息，搜集通过分析和/或实验得到的：

疾病-基因和/或基因产物的定性数据，和/或

疾病-基因和/或基因产物的定量数据，

得到疾病相关生物分子的集合，

读取输入的一种或多种特定药物相关信息，搜集通过分析或实验得到的：

药物-靶标和/或靶标谱定性数据，和/或

药物-靶标和/或靶标谱定量数据，

得到药物靶标的集合，

基于所述疾病相关生物分子和药物靶标，结合包括蛋白质相互作用、细胞或生物信号转导通路间关系的多尺度相互作用关系，构建药物干预的疾病多尺度生物网络，基于网络拓扑和网络动力学对药物干预疾病的网络效应进行定性和/或定量分析，

输出包括药物干预疾病的网络效应、包括药效成分及其组合的药效物质、药物干预疾病的网络调节机制、疗效客观指标和临床适应症，

所述生物功能多尺度定性分析结果包括：

把疾病生物网络中相关的一组基因或基因产物和药物干预生物网络的靶标或靶标谱作为待测基因集，把公共数据库中一个生物通路或生物过程包含的生物分子作为生物功能基因集，

识别药物干预的疾病生物网络中生物功能之间的关联关系，按照(6)式表征的方式，采用统计检验确定待测基因集和生物功能基因集之间的关联显著性，并根据疾病和药物相关生物功能术语建立关键词映射表，进行生物功能术语匹配，根据匹配得分，将关联显著的生物功能术语进行聚类，在药物干预的疾病生物网络中形成若干关键生物功能模块，得到生物功能间关联，用于从生物功能多尺度定性分析网络干预效应，

(6)式中，S(A,B)为生物功能术语匹配得分，A，B为生物功能术语向量，n为生物功能术语中最多词的数量，

如果B中直接包含了A中的关键词，则匹配分数乘以关键词出现后的扩增权重ω_A,B，取值范围ω_A,B1。