12、药物靶点预测与胎儿头部定位的技术探索

药物靶点预测与胎儿头部定位的技术探索

药物靶点预测

在药物研发领域，为现有药物寻找新靶点（药物重新定位）是一项重要任务，其目的是发现现有药物的新临床用途。由于体外实验成本高且耗时，已知的基于实验室实验的药物 - 靶点相互作用数量有限，因此近年来计算预测变得越来越重要。

构建了一个基于大数据技术的推荐系统来预测药物 - 靶点关联。具体做法是，先从可用的蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）构建人类 PPI 网络，再结合已知的药物 - 靶点关联来训练系统。该方法的核心思想是，根据 PPI 网络中蛋白质的连接方式以及特定药物已知靶点的行为，预测该药物的新靶点。

以下是构建推荐系统的关键步骤：
1. 数据准备 ：收集可用的 PPI 数据和已知的药物 - 靶点关联数据。
2. 网络构建 ：利用收集到的 PPI 数据构建人类 PPI 网络。
3. 系统训练 ：将 PPI 网络和已知的药物 - 靶点关联数据输入系统进行训练。
4. 靶点预测 ：根据训练好的系统，结合 PPI 网络中蛋白质的连接和已知靶点行为，预测药物的新靶点。

在 Apache Spark 中实现该推荐系统的技术细节也有提供，并且可以对得到的结果进行可视化检查，包括涉及预测靶点的子网络。

胎儿头部定位

在妇产科领域，通过超声测量胎儿生物特征已成为常规操作。测量胎儿头围（HC）对于确定胎儿健康状况、估算胎儿年龄和预产期至关重要。然而，超声图像的解读需要专业的放射科医生或超声技师，