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计算药物重新定位旨在对现有药物进行排名和选择，以用于治疗新疾病或这些药物最初不是针对的现有疾病。在计算机筛选中使用大量可用的数字组学数据，有可能大大加快筛选有希望的候选药物的速度，以应对 COVID-19 等尚未找到令人满意的治疗方法的疾病的爆发。我们将 DrugMerge 描述为一种临床前计算药物重新定位的方法，该方法基于合并使用一组疾病活跃子网络构建算法获得的多个药物排名。DrugMerge 在大型基因共表达网络的背景下，使用来自受疾病影响的患者的细胞系/组织的差异转录组数据和来自药物扰动分析的差异转录组数据。对四种基准疾病（哮喘、类风湿性关节炎、前列腺癌和结直肠癌）的实验表明，在所有四种情况下，我们的方法都能在最先检测出临床上用于治疗特定疾病的药物。我们的方法与 CMAP（连接图）等最先进的工具相比毫不逊色。将 DrugMerge 应用于 COVID-19 数据后发现，许多目前正在进行 COVID-19 临床试验的药物都处于领先地位，这表明 DrugMerge 能够模仿人类专家的判断。
通过合并活性子网络进行药物重新定位已在癌症和 COVID-19 中得到验证
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