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基于多源异构数据的人类冠状病毒药物协同重定位关键技术研究
发布时间: 2026-08-23
基本信息
合作方式：
技术服务
成果类型：
新技术
行业领域：
新一代信息技术产业
成果介绍
本课题“基于多源异构数据的人类冠状病毒药物协同重定位关键技术研究”由河南工学院王鲜芳教授主持，获2020年度国家自然科学基金面上项目资助，旨在针对新型冠状病毒等人类冠状病毒疫情的紧急药物需求，开发基于多源异构数据融合的药物协同重定位计算方法。研究综合语义推理、文本挖掘、深度学习与网络分析等方法的优势，拟采用跨模态网络信息融合技术，系统整合药物化学结构、靶标蛋白序列、疾病表型及病毒-宿主相互作用等多源异质数据，构建具有结构动态性的药物-靶标-疾病多层次相互作用网络，并通过仿真实验确定针对人类冠状病毒的多靶点、多药物协同重定位组合策略。该成果顺应了后疫情时代药物重定位研究从“单一靶点-单一药物”向“系统层次多靶点协同”范式演进的趋势，为应对突发性冠状病毒疫情提供了快速响应的计算药物发现框架，具有重要的理论意义与公共卫生应用价值。
成果亮点
本成果“基于多源异构数据的人类冠状病毒药物协同重定位关键技术研究”的核心亮点在于顺应后疫情时代药物研发从“单药单靶”向“系统协同”范式转型的迫切需求，开创性地将多源异构数据融合与网络药理学思想深度整合，构建了面向人类冠状病毒的“药物-靶标-疾病”多层次动态相互作用网络。其技术独创性体现在两个层面：一是多源异构数据的系统性整合与跨模态融合，综合运用语义推理、文本挖掘、深度学习与网络分析等多种方法，将药物化学结构、靶标蛋白序列、疾病表型及病毒-宿主相互作用等数据进行跨模态融合；二是动态网络模型与协同重定位策略的创新设计，突破传统静态网络分析的局限，构造具有结构动态性的相互作用网络，从而实现多靶点、多药物的协同重定位组合预测。该成果以56万元国家自然科学基金直接经费支持为背书，其研究框架覆盖药物-疾病关联、药物副作用预测、药物-药物反应及药物-靶点反应四大核心科学问题，为应对突发性冠状病毒疫情提供了快速响应的计算药物发现框架，对构建潜在抗COVID-19药物重定位数据库具有重要支撑作用，兼具前沿学术价值与重大公共卫生应用意义。
团队介绍
本课题由河南工学院王鲜芳教授主持，获2020年度国家自然科学基金面上项目资助（直接经费56万元），旨在针对新型冠状病毒等人类冠状病毒疫情的紧急药物需求，开发基于多源异构数据融合的药物协同重定位计算方法。研究综合语义推理、文本挖掘、深度学习与网络分析等多种技术的优势，采用跨模态网络信息融合技术，系统整合药物化学结构、靶标蛋白序列、疾病表型及病毒-宿主相互作用等多源异质数据，构建具有结构动态性的药物-靶标-疾病多层次相互作用网络，并通过仿真实验确定针对人类冠状病毒的多靶点、多药物协同重定位组合策略。该成果顺应了后疫情时代药物重定位研究从“单一靶点-单一药物”向“系统层次多靶点协同”范式演进的趋势，覆盖药物-疾病关联、药物副作用预测、药物-药物反应及药物-靶点反应四大核心科学问题，为应对突发性冠状病毒疫情提供了快速响应的计算药物发现框架，对构建潜在抗COVID-19药物重定位数据库具有重要支撑作用，兼具前沿学术价值与重大公共卫生应用意义。课题组依托河南工学院计算机科学与技术学院，成员涵盖人工智能、生物信息学、模式识别等交叉学科背景，在生物大数据处理与药物靶标识别方向积累了扎实的理论基础与工程
成果资料
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