基于连续自我对照病例系列的计算药物重定位
应用统计
2017-03-01 v1 机器学习
摘要
计算药物重定位（Computational Drug Repositioning, CDR）是指通过挖掘大规模异质药物相关数据来源，发现现有药物潜在新适应症的任务。利用电子健康记录（Electronic Health Records, EHRs）中提供的数值生理测量与各类药物处方之间的患者级时间顺序信息，我们提出了一种用于 CDR 的连续自我对照病例系列（Continuous Self-controlled Case Series, CSCCS）模型。作为初步评估，我们在实验中寻找能够控制空腹血糖（Fasting Blood Glucose, FBG）水平的药物。将 CSCCS 应用于 Marshfield Clinic 的 EHR，重新发现了已知用于控制血糖水平的药物。此外，也识别出了一些近期文献支持其具有血糖控制潜在效应的药物。
引用
@article{arxiv.1604.05976,
title = {Computational Drug Repositioning Using Continuous Self-controlled Case Series},
author = {Zhaobin Kuang and James Thomson and Michael Caldwell and Peggy Peissig and Ron Stewart and David Page},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.05976},
year = {2017}
}