Araştırma özeti
Aşağıdaki metin kaynak makalenin lisansı doğrulanmış orijinal özetidir. cc by
BackgroundDue to the high cost and low success rate in new drug development, systematic drug repositioning methods are exploited to find new indications for existing drugs.ObjectiveWe sought to propose a new computational drug repositioning method to identify repositioning drugs for Parkinson disease (PD).MethodsWe developed a novel heterogeneous network mining repositioning method that constructed a 3-layer network of disease, drug, and adverse drug reaction and involved user-generated data from online health communities to identify potential candidate drugs for PD.ResultsWe identified 44 non-Parkinson drugs by using the proposed approach, with data collected from both pharmaceutical databases and online health communities. Based on the further literature analysis, we found literature evidence for 28 drugs.ConclusionsIn summary, the proposed heterogeneous network mining repositioning approach is promising for identifying repositioning candidates for PD. It shows that adverse drug reactions are potential intermediaries to reveal relationships between disease and drug.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.