[發明專利]一種基于藥物依賴性的藥對不良反應預測方法

有效

• 申請號: 202011179813.3
• 申請日: 2020-10-29
• 公開（公告）號: CN112382410B
• 公開（公告）日: 2023-05-02
• 發明（設計）人: 朱嘉靜;劉勇國;楊尚明;李巧勤
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G16H70/40
• 分類號: G16H70/40;G06F17/18;G06F17/16;G06N7/01
• 代理公司: 北京正華智誠專利代理事務所(普通合伙) 11870
• 代理人: 李林合

1.一種基于藥物依賴性的藥對不良反應預測方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、收集藥對不良反應關系數據、藥物的結構數據和副作用數據；

S2、根據藥對不良反應關系數據、藥物的結構數據和副作用數據構建基于屬性監督的藥對不良反應預測基礎模型；

S3、在基于屬性監督的藥對不良反應預測基礎模型基礎上，構建基于藥物依賴性的藥對不良反應預測模型；

S4、采用基于藥物依賴性的藥對不良反應預測模型對步驟S1中所收集的未知不良反應關系的藥對進行不良反應預測；

所述步驟S1的具體方法為：

對于藥物集合D＝{d₁,d₂,...,d_N}，采用矩陣R∈{0,1}^N×N表示藥對之間不良反應存在關系，對于藥對(d_i,d_j)，R_ij＝R_ji＝1表示會引起不良反應，R_ij＝R_ji＝0表示不會引起不良反應，R_ij＝R_ji≠1且≠0表示藥物之間存在未知的不良反應；其中d_N表示第N個藥物，d_i表示第i個藥物，d_j表示第j個藥物；

采用矩陣表示藥物的結構和副作用之間的關聯關系，W_ij表示第i個藥物結構與第j個藥物副作用之間的關聯關系；其中M為藥物結構的維度，K為副作用維度；為實數域；

所述步驟S2的具體方法為：

根據公式：

分別建立藥物的結構預測矩陣P和藥物副作用預測矩陣Q的高斯先驗概率分布和其中U為藥物真實的結構矩陣，V為藥物真實的副作用矩陣；和分別表示藥物d_i真實的結構向量和副作用向量；I為單位向量，和均為方差參數；表示均值為U_i、方差為的高斯正態分布的概率密度函數；表示均值為V_i、方差為的高斯正態分布的概率密度函數；P_i為第i個藥物的結構預測向量，Q_j為第j個藥物的副作用預測向量；

根據公式：

建立藥對(d_i,d_j)的不良反應關系的高斯分布p(R|P,W,Q,σ²)；其中表示均值為方差為σ²的高斯正態分布的概率密度函數；(·)^T表示矩陣的轉置；

根據公式：

建立基于屬性監督的藥對不良反應預測基礎模型的估計函數；

根據估計函數的對數值得到基于屬性監督的藥對不良反應預測基礎模型的目標函數：

⊙表示兩個矩陣之間的Hadamard積；||·||_F表示矩陣的Frobenius范數。