报告摘要：

当多个药物同时被服用，药物之间可能会发生意料之外的相互作用（Drug-Drug Interaction, DDI）。DDI对治疗造成的影响既可能有害，也可能有益。有害DDI会降低药物的疗效、引起严重副作用、甚至增加意想不到的毒性，会使得那些使用由多种不同药物组成的药物复方进行治疗的患者处于危险治疗当中。例如，有害DDI每年导致大约220万的美国人处于潜在威胁当中。另一方面，有益DDI却会产生“1+1>2”的治疗增效作用，这种DDI也被称为增效药物组合，可以成为一种安全有效的复杂疾病治疗方法，已被成功地应用到癌症和艾滋病等复杂疾病的治疗中。根据DrugBank的统计，每100对药物中约有15个“药物对”会发生DDI。然而，DDI实验鉴别方法不仅周期漫长，而且成本居高不小。这导致只有少量DDI能在试验阶段被鉴别，而绝大多数DDI只能在药物上市之后且通过患者的临床反馈才能被发现。显然，无论是在复合用药之前对有害DDI进行筛选，还是在治疗复杂疾病过程中制定增效组合方案，DDI鉴别均成为了治疗瓶颈。因此，在药物上市之前或者在联合使用药物之前，鉴别DDI就显得至关重要，这不仅能够筛选有害DDI，同时也能推断增效药物组合，从而应用于复杂疾病治疗。本次报告内容主要是利用低秩矩阵分解对DDI网络进行了系统地分析，识别了其中的平衡模式，并设计一种冷启动模式的新药物与已知药物之间发生相互作用的预测方法。

个人介绍：

施建宇，西北工业大学生命学院副教授，博士生导师，中国计算机学会生物信息学专业委员会委员，中国人工智能学会生物信息学与人工生命专业委员会委员。目前正在从事生物分子网络的研究，主要集中在“药物-蛋白质相互作用网络”以及“药物-药物相互作用网络”的特性分析和冷启动预测方法研究，近三年在Journal of Cheminformatics, Computer Methods and Programs in Biomedicine, BMC Systems Biology, BMC Bioinformatics等期刊上发表10余篇相关的SCI论文。目前担任IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, IEEE Transactions on Systems Man Cybernetics-Systems, BMC Bioinformatics、Journal of Chemical Information and Modeling等国际期刊以及BIBM、ISBRA、IWBBIO、GIW等著名国际会议论文的PC member和审稿人。目前主持国家基金面上项目1项、国防科技创新项目1项、国家重大专项子课题1项，曾主持国防863项目子课题1项、中央高校基础研究基金2项、博士后科学基金特别资助1项、博士后基金1项、香港大学小项目基金1项目；获得国防技术发明奖（一等奖）1项、陕西省自然科学优秀学术论文奖一等奖和二等奖各1次。