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首页> 外文会议>IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine >A semantic knowledge-base approach to drug-drug interaction discovery
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A semantic knowledge-base approach to drug-drug interaction discovery

机译：一种基于语义知识的药物相互作用研究方法

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We propose a novel, semantic-reasoning-based approach to look for potentially adverse drug-drug interactions (DDIs) by using a knowledge-base of biomedical public ontologies and datasets in a semantic graph representation. This approach makes it possible to find previously unknown relations between different biological entities like drugs, proteins and biological processes, and perform inferences on those relations. Finding nodes that represent drugs in this semantic graph, and intersecting pathways between these nodes (e.g. intersecting at a metabolic pathway step described in Reactome [1] data), can yield to novel drug-drug interactions. The resulting pathways not only describe drug-drug interactions reflected in the literature, but also unstudied interactions that could elucidate reported adverse effects.
机译：我们提出了一种新颖的基于语义推理的方法，通过在语义图表示中使用生物医学公共本体和数据集的知识库来寻找潜在的不利药物相互作用。这种方法使得有可能在不同的生物实体（例如药物，蛋白质和生物过程）之间找到以前未知的关系，并对这些关系进行推断。在此语义图中找到代表药物的节点，以及这些节点之间的相交路径（例如，在Reactome [1]数据中描述的代谢途径步骤相交），可以产生新的药物相互作用。产生的途径不仅描述了文献中反映的药物相互作用，而且还研究了尚未阐明的相互作用，这些相互作用可以阐明所报道的不良反应。

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