基于反向药效团匹配的网络药理学方法

多向药理学计算方法为药物重定位和毒副作用预测提供了有力工具.靶标预测平台PharmMapper采用反向药效团匹配策略,并整合了配套的靶标数据库.但是,鉴于靶标数据库之间的差异难以衡量,直接将靶标得分作为不同药物之间的评价指标,往往会影响其预测可靠性.本文提出了一种新方法以提高PharmMapper的区分能力.通过计算配体与靶标数据库中所有药效团的匹配值,作者建立了配体-靶标交叉得分矩阵.该矩阵能反射背景数据库的活跃程度,并可通过靶标得分评估随机发现一个给定靶标的概率.为验证策略有效性,作者从DrugBank搜集整理了1490个药物分子和673个靶标,开展了回顾性靶标筛选测试,以及针对两种常用药物的不良反应进行靶标预测,结果均表明改进后的得分可获得更高的预测精度.