ネットワークに基づく薬剤併用の予測

薬剤併用は、治療効果の向上と毒性の軽減を提供し、複数の複雑な疾患の治療において重要な役割を果たします。しかし、効果的な併用を特定し検証する能力は、大量の薬剤ペアと投与量の組み合わせによって引き起こされる組み合わせ爆発に制限されています。ここでは、特定の疾患に対して臨床的に有効な薬剤併用を特定するためのネットワークベースの方法論を提案します。ヒトのタンパク質相互作用ネットワークにおける薬剤ターゲットと疾患タンパク質とのネットワークベースの関係を定量化することで、薬剤-疾患の組み合わせの6つの異なるクラスの存在を示します。高血圧症と癌の承認済みの薬剤併用に基づいて、6つのクラスのうちの1つだけが治療効果と相関していることがわかりました。それは、薬剤のターゲットが両方とも疾患モジュールに影響を与えるが、別々の近隣をターゲットにしている場合です。この発見により、アンジオテンシン変換酵素阻害薬の併用を特定し検証することができ、薬剤開発における有効な併用療法を特定するための一般的で強力なネットワーク手法を提供します。