在复杂性疾病流行的今天,现有的药物已经远远不能满足人类对抗疾病的需求,同时由于药物研发成本不断提高、研发周期过长等原因,创新药物的研发手段已经成为医学领域所面临的重大挑战。近年来,随着疾病与药物的数据库不断丰富,通过对疾病相关基因、药物和药物靶标数据的关联分析,研究人员实现了药物再利用,这是医药研发领域的一种新的研发思路,减少创新药物的研发成本,节约资源。由于多数疾病非单基因缺陷,往往涉及到基因之间协调功能被破坏。因此,本论文从生物功能网络出发,探究药物和疾病的作用关系。利用HPRD、BioGRID、STRING等数据库,收集网络蛋白质相互作用信息,构建了蛋白质与蛋白质相互作用(PPI)网络,利用随机游走算法实现药物灵敏性的预测。本文主要工作如下:1、简述了药物开发现状和药物再利用的背景,综述了国内外药物预测研究现状,总结了药物的重定位、药物疾病相关的数据库、生物学作用网络以及随机游走算法的研究现状,为后续研究提供了理论基础。2、提出来一种基于随机游走算法的药物灵敏度预测方法。通过筛选疾病与疾病的相关基因和药物与药物靶基因数据,利用重启性随机游走算法,预测了药物的灵敏度。结果表明,预测模型在血液淋巴系统表现较好,而在自身免疫性上相对较差。通过十折交叉验证发现,药物灵敏度的预测值为0.827,将能治疗某一疾病的药物的靶点信息加入到疾病基因信息中,或者将某一种药物所能治疗的所有疾病的基因加入到药物的靶点信息中,有助于提高药物灵敏度的预测。3、系统分析了药物再利用与网络功能。利用重启性随机游走算法获得每一种疾病相对于每一种药物在PPI网络上的关系,并计算其相关系数。通过对18564组疾病与药物分析发现,相关度在0.8以上的疾病药物对有61对,其中53个疾病药物对是已知关系,还有8对药物疾病关系未包含在本文数据集中。通过文献查证发现8种药物对4种疾病的都有一定的药效作用,其中5种药物对帕金森综合症有药效作用。本文利用随机游走后的疾病和药物相关基因构建网络图,发现帕金森病和治疗药物之间的关键连接基因为α突触核蛋白和Tau蛋白。4、提出了一种基于CREEDS数据库的药物灵敏度预测方法。整理CREEDS数据库的药物与疾病数据,分别将药物与疾病的治疗信息加入后进行随机游走,通过十倍交叉验证发现预测准确率为0.664。结果表明,疾病与药物的表达数据在一定程度上能发现药物与疾病的关系,但表现不如药物靶点和疾病致病基因数据。分析哮喘相关基因发现,随机游走之后疾病相关基因的富集通路增加了细胞粘附分子、类风湿性关节炎等免疫相关的通路。