生物医学大数据时代的网络医学

网络医学是一个新兴的研究领域，涉及分子与遗传相互作用、疾病网络生物标志物以及治疗靶点发现。大规模生物医学数据生成为评估细胞异质性和环境扰动对观测表型的影响与冲击提供了独特机遇。将二者结合，即以网络医学结合生物医学数据，提供了一个构建有意义模型并在网络层面提取有影响力结果的框架。在本综述中，我们调研了现有的网络类型与生物医学数据来源。更重要的是，我们深入探讨了在表型特异性生物医学数据辅助下，网络医学方法可得以有益应用的途径。我们提供了三种范式，主要涉及三种主要生物网络原型：蛋白质-蛋白质相互作用网络、基于表达的网络以及基因调控网络。对于每种范式，我们讨论了各类网络方法所依循的广泛哲学理念。我们还提供了每种范式中的若干实例作为其成功应用的测试用例。最后，我们描绘了网络医学领域的若干机遇与挑战。综上，将生物医学数据与网络相结合所获得的认知有助于刻画疾病病因并识别治疗靶点，进而推动更好的预防医学及对个性化医疗的转化影响。