[发明专利]用于筛选新冠肺炎候选药物的方法及装置

权利要求书

1.一种用于筛选抗RNA病毒药物的方法，其特征在于，其为利用病毒全基因组序列相似性、药物化学结构相似性以及病毒-药物关联数据基于机器学习的筛选方法，其包括以下步骤：

(1) 建立病毒-药物关联数据库的步骤，其包括在病毒数据库中筛选出与目标病毒相似的病毒，由所述目标病毒及其相似的病毒组成病毒库，从已知药物数据库中筛选与所述病毒库中除目标病毒外的各病毒关联的药物组成药物库，由病毒库中的各病毒和对应的药物库中的药物构成病毒-药物关联数据库；

(2) 计算病毒全基因组序列相似性和药物化学结构相似性的步骤，其包括获取病毒库中各病毒的全基因组序列，通过多序列比对计算所述病毒中各病毒之间的序列相似性，根据药物的化学结构计算所述药物库中各药物之间的扩展连通性指纹，进而计算药物化学结构相似性；

(3) 确定筛选模型的步骤，其包括利用全基因组序列相似性、药物化学结构相似性和病毒-药物关联数据，基于带重启的随机游走模型建立筛选模型，通过训练得到最优模型参数；

(4) 利用得到的最优模型参数，运行带重启的随机游走模型获得目标病毒与所述药物库中各药物的目标病毒-药物对分数排名，根据所述分数排名筛选目标病毒的候选药物。

2.根据权利要求1所述的用于筛选抗RNA病毒药物的方法，其特征在于，步骤(3)的训练包括下述交叉验证步骤来计算包括敏感度、特异度、精确度和AUC的评价指标值：

a. 将所述病毒库中的病毒数据随机地分成n份，选择其中的1份作为测试集，其余的n-1份作为训练集，利用所述训练集训练模型，并对所述测试集进行测试，由此完成一次验证；

b. 将所述药物库中的药物数据随机地分成n份，选择其中的1份作为测试集，其余的n-1份作为训练集；利用所述训练集训练模型，并对所述测试集进行测试，由此完成一次验证；

c. 将所述病毒-药物关联数据库中的关联数据随机地分成n份，选择其中的1份作为测试集，其余的n-1份作为训练集；以所述训练集训练模型，并对所述测试集进行测试，由此完成一次验证；

d．重复步骤a-c，分别进行n次实验验证，从而完成交叉验证，其中n为2以上的自然数。

3.根据权利要求1所述的用于筛选抗RNA病毒药物的方法，其特征在于，所述目标病毒为新冠肺炎病毒、SARS-CoV或MERS-CoV。

4.根据权利要求1所述的用于筛选抗RNA病毒药物的方法，其特征在于，所述筛选是指从病毒出发挖掘与病毒关联的药物，其包括根据病毒相似性、药物化学结构相似性和病毒-药物关联数据构建异构网络，设置病毒的随机游走初始概率为1，药物的随机游走初始概率为1/药物总数，在此异构网络上进行带重启的随机游走，获得药物-病毒对的关联概率，若前后两次游走获得的关联概率之差高于预期值，则重复运行药物筛选模型直至低于预期值，然后由关联概率得到药物对所述病毒的得分，由所述得分对药物进行排序。

5.根据权利要求1所述的用于筛选抗RNA病毒药物的方法，其特征在于，所述筛选是指从药物出发挖掘与药物关联的病毒，其包括根据病毒相似性、药物化学结构相似性和病毒-药物关联数据构建异构网络，设置药物的随机游走初始概率为1，病毒的随机游走初始概率为1/病毒总数，在此异构网络上进行带重启的随机游走，获得药物-病毒对的关联概率，若前后两次游走获得的关联概率差高于预期值，则重复运行病毒筛选模型直至低于预期值，然后由关联概率得到病毒对所述药物的得分，由所述得分对病毒进行排序，从而实现对药物的重新定位。

6.根据权利要求1所述的用于筛选抗RNA病毒药物的方法，其特征在于，步骤(1)包括以下步骤：

(1-1)从DrugBank数据库中以病毒为“indications”搜索与其关联的药物；

(1-2)从NCBI数据库中搜索与病毒关联的药物；

(1-3)从PubMed数据库中搜索相关文献，查找与病毒关联的药物。

7.根据权利要求1所述的用于筛选抗RNA病毒药物的方法，其特征在于，进一步包括对候选药物进行打分的步骤和/或对筛选模型进行验证的步骤。