@Article{CAM-13-15, author = {}, title = {数学模型和算法预测增效药物组合取得新进展}, journal = {CAM-Net Digest}, year = {2016}, volume = {13}, number = {15}, pages = {4--4}, abstract = {

日前，由来自数学和生物领域的科学家联合研究小组建立了一种药物增效组合预测方法及实验验证，这项新的研究发表《PLOSComputational Biology》,研究成果被《Science Daily》 ， 《EurekAlert》、科学院网等多家科学新闻媒体广泛报道。

由于新药研发的困难，经济成本的昂贵以及耐药性的增加，增效组合药物的研究日渐成为治疗复杂疾病的新的使用策略。来自数学领域的中科院数学与系统科学研究闫桂英研究员与来自生物领域的中科院微生物所张立新研究员领导团队联合攻关，建立了基于网络的拉普拉斯正则化最小二乘增效药物组合预测方法，预测出13组潜在的抗真菌感染的增效药物组合，生物实验验证确认7组有效，这将大大减少实验的次数、缩短时间并降低经济成本，有效的引导药物学实验。

真菌感染是医院获得性感染的主要原因之一。因此，越来越多的免疫系统减弱的患者的死亡率在提高。不幸的是，耐药性疾病是常见的真菌引起的疾病，抗真菌感染的增效药物组合的发现是克服这一问题的有效途径之一。

该项研究提出的增效药物组合预测的新方法，对探索其他复杂疾病的组合药物治疗方案，解决老药新用问题，揭示增效药物组合的潜在分子作用机制具有重要的有益启示。  

该项研究有关算法设计以及实验验证已获国家发明专利。   　　 

相关链接：  

Science Daily ： 　 

https://www.sciencedaily.com/releases/2016/07/160714151419.htm


}, issn = {}, doi = {https://doi.org/2016-CAM-14795}, url = {https://global-sci.com/article/76510/%E6%95%B0%E5%AD%A6%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%92%8C%E7%AE%97%E6%B3%95%E9%A2%84%E6%B5%8B%E5%A2%9E%E6%95%88%E8%8D%AF%E7%89%A9%E7%BB%84%E5%90%88%E5%8F%96%E5%BE%97%E6%96%B0%E8%BF%9B%E5%B1%95} }