Descubrimiento de interacciones farmacológicas en MEDLINE con el uso de medidas de centralidad
Abstract
En este trabajo se propone una aproximación para la identificación y la predicción de interacciones farmacológicas en la literatura biomédica mediante el uso de medidas de centralidad. Las interacciones farmacológicas están provocadas por alteraciones del efecto de un fármaco. Los especialistas en salud cuentan con bases de datos farmacológicas en las que se proporciona información sobre dichas interacciones. Sin embargo, la cobertura de dichas bases de datos es limitada. Por tanto, la literatura biomédica sigue siendo la fuente de información científica por excelencia. El método utilizado para la identificación de tales interacciones se ha basado en análisis de redes y técnicas de visualización de la información. Partiendo de un conjunto de fármacos extraídos de la base de datos MEDLINE, aplicamos las métricas de grado, cercanía e intermediación para clasificar los fármacos en la red. Los resultados a los que se ha llegado muestran que la centralidad de intermediación constituye la medida más adecuada para identificar y predecir nuevas interacciones. La conclusión es que las interacciones farmacológicas, descubiertas con el procedimiento propuesto, podrían ser buenas candidatas para posteriores análisis experimentales en los que se comprobara su relevancia clínica. Además, este mismo procedimiento se podría utilizar en los procesos de curación de contenido en las bases de datos farmacológicas.
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