一种新的基于机器学习的药物再利用方法

一项新研究提出了一种新的药物再利用方法，该方法结合了两阶段预测和机器学习。该研究发表在同行评审的OMICS: A Journal of Integrative Biology上。

药物再利用是一种为现有药物开发新的治疗用途的方法，其安全性和药代动力学已在人体中得到证实。这可以显着减少与药物开发相关的时间、成本、不确定性和副作用。

北海道大学的 Toshinori Endo 博士和合著者提出了一种两阶段的药物再利用方法。首先，疾病由基因表达聚集在一起，认为基因表达改变的相似模式意味着在不同疾病条件下共有的关键途径。其次，根据逆转改变的基因表达的能力确定药物疗效，并将结果聚类以识别再利用目标。研究人员应用他们的方法并确定了疾病特异性基因表达和 20 种重新利用的药物。

“在这项研究中，我们利用了机器学习提供的不同层次信息和生物学见解的大规模识别和整合，”研究人员说。“候选药物计算的效率和准确性优于以前的研究，有效地提高了药物再利用成功的可能性，因为所有药物都来自对聚集在同一组中的其他疾病有效的药物。”

“药物再利用对包括 在内的许多人类疾病的治疗创新很感兴趣。这项研究汇集了三个方法创新：机器学习、基因表达的无监督聚类和两阶段预测。它是对药物再利用奖学金应该广泛地为生命科学发现、临床试验和转化医学提供信息，”OMICS主编、DABCP 医学博士、医学博士 Vural Özdemir 说。

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