中南大学计算机学院、生物信息学湖南省重点实验室成员杨梦云博士研究生在计算药物重定位领域取得重要研究成果。该研究成果以“Heterogeneous graph inference with matrix completion for computational drug repositioning”为题，被国际生物信息学权威期刊《Bioinformatics》(IF=5.610)录用。
针对异构图推理方法没有充分考虑异构关联网络的稀疏性和相似性度量，该研究成果提出了一种基于矩阵填充和异构图推理的药物重定位方法(HGIMC)。首先，使用有界矩阵填充(BMC)模型对原始药物-疾病关联矩阵预填充部分缺失的元素。这一步骤可以在药物网络和疾病网络之间增加更多可信度高的药物-疾病关联。然后，利用高斯径向基函数(GRB)来改进药物和疾病的相似性度量。根据更新的药物-疾病关联以及药物与疾病的新相似性，构建了一个新的药物-疾病异构网络。最后，在新异构网络上利用异构图推理预测未知药物疾病关联对的得分，从而为现有药物和新颖药物推荐候选的适应症。数值实验结果表明，在交叉验证中，BMC和GRB都能有效地提升异构图推理的预测能力。
HGIMC模型的流程图