基于个性化网络标志物的药物推荐方法研究

基于个性化标志物的药物推荐研究,有助于实现个性化用药及推动精准医疗的发展。该文利用基因表达谱数据及蛋白质网络信息,基于基因2维高斯分布方法筛选出个性化网络标志物。进而综合考虑靶基因的重要性和药物的副作用,提出了一种计算药物对个性化标志物影响权重的方法。将该方法应用于肺腺癌、肾透明细胞癌和子宫内膜癌数据集,通过启发式搜索方法,得到每个疾病样本重要药物推荐列表。结果表明,推荐的药物列表在同种癌症不同样本中既存在一致性,也表现出很大的差异性,如药物种类及药物排序差异,这说明个性化药物在疾病治疗中的重要性及必要性。通过从药物数据库中搜索药物组合对疾病治疗的影响作用表明,该文方法筛选得到的许多药物组合对具体疾病治疗具有积极影响,这进一步证明该文基于个性化网络标志物的药物推荐方法的准确性。该文的研究将有效促进精准化医疗的发展。