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J-GLOBAL ID：201702249278935754   整理番号：17A1023248

薬に基づく機能的類似性薬物-薬物相互作用の計算予測【Powered by NICT】

Computational prediction of drug-drug interactions based on drugs functional similarities

著者 (4件)： Ferdousi Reza (Department of Health Information Management, School of Allied-Health Sciences, Tehran University of Medical Sciences, Tehran, Iran) ,  Ferdousi Reza (Research Centre for Pharmaceutical Nanotechnology, Faculty of Pharmacy, Tabriz University of Medical Sciences, Tabriz, Iran) ,  Safdari Reza (Department of Health Information Management, School of Allied-Health Sciences, Tehran University of Medical Sciences, Tehran, Iran) ,  Omidi Yadollah (Research Centre for Pharmaceutical Nanotechnology, Faculty of Pharmacy, Tabriz University of Medical Sciences, Tabriz, Iran)
資料名： Journal of Biomedical Informatics  (Journal of Biomedical Informatics)
巻： 70  ページ： 54-64  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0827A  ISSN： 1532-0464  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 薬物の治療効果はしばしば必然的な薬物-薬物相互作用(DDI)および不注意による副作用を引き起こす可能性がある薬剤の同時投与により影響を受けた。DDIsの予測と同定した治療法の患者の安全性と成功に非常に重要である。多くのコンピューター法は薬物構造および/または関数に基づくDDIの予測のために使用した。,薬の機能的類似性に基づくDDI予測のための計算法を報告した。モデルはキャリア,トランスポーター,酵素およびターゲットを含む重要な生物学的要素(CTET)に基づいて設定した。モデルは2189承認薬に適用した。各薬剤については,全ての関連するCTETsを収集し,対応する二成分ベクターはDDIを決定するために構築した。DDIを検出した類似性測度。相似法のうち,内部ベース類似性測度(IPSMs)は,改善された予測値を提供することが分かった。全部で2,394,766潜在的薬物対相互作用を研究した。モデルは250,000以上の未知の可能性DDIを予測することができた。著者らの知見により,DDIの同定のためのロバストな,簡単で迅速な,普遍的in silicoアプローチとして電流法を提案した。はこの提案した方法は,薬の機能的類似性に基づく可能なDDIの検出のための実用的な技術として使用することができる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 治療法 ,  電流 ,  酵素 ,  対相互作用 ,  *類似性 ,  *相互作用 ,  ベクター ,  ロバスト性 ,  コンピュータ ,  *薬物相互作用 ,  測度 ,  *予測
準シソーラス用語： in silico ,  輸送体 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 薬物-薬物相互作用 ,  機能的類似性 ,  相互作用予測 ,  計算薬理学

分類 (1件)： 医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： 薬 ,  類似性 ,  薬物 ,  薬物相互作用 ,  計算 ,  予測