In-silico drug repositioning is a recent trend in drug discovery that aims at revealing new pharmacological properties for drugs that are already in medical practice. We present the results of a new approach in drug repositioning, which employs clustering and community detection in drug-drug interaction networks. As such, we built a drug-drug interaction complex network (i.e., interactome), where nodes represent drugs and links represent the interactions between drugs according to DrugBank4.1. By applying a combination of two clustering methods, namely energy model layout and modularity algorithms, we generated 9 topological communities and 7 modularity classes respectively. The pharmacological properties for 85% of the analyzed drugs are confirmed by other drug databases, and specialized literature. However, 15% of the drugs do not exhibit the pharmacological properties indicated by their topological communities or modularity classes; therefore, these properties are considered repositioning hints. Some of these hints were tested by in vivo and in vitro experiments, as well as by clinical trials. Here, we present such examples of drug repositioning hints that were subsequently investigated and confirmed.
[1] Faculty of Pharmacy, “Victor Babeș” University of Medicine and Pharmacy Timișoara (ROMANIA).
Contributo selezionato da Filodiritto tra quelli pubblicati nei Proceedings “17th Romanian National Congress oh Pharmacy – 21st Century Pharmacy – Between Intelligent Specialization and Social Responsibility - 2018”
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