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摘要 迄今为止,药物重定位的证据分散于基于靶点、药物、临床试验和文献的数据源中,非专业人士难以对其进行综合整合。在此,我们介绍 RePurpose,这是一款基于网页的工具,能够接收以自然语言表述的主题,并基于 Open Targets、ClinicalTrials.gov、UniProt 和 PubMed 中的数据返回候选药物。对于以目标形式表述的查询,RePurpose 根据候选药物是否能够沿相应方向调节该目标所涉及的全部靶点,对其进行筛选。每种候选药物均有提供证据的来源,包括结构化数据库、临床试验或大型语言模型提出的建议。用户可调整排序,使候选药物按从研究充分到较少为人所知的顺序排列。我们使用试验药物氯马斯汀对 RePurpose 进行了回顾性测试,该药物当时正被考虑用作多发性硬化(MS)的促髓鞘再生药物。对于以机制表述的查询,RePurpose 在每次重复测试中均检索到了氯马斯汀;而对于以疾病表述的查询,则在所有重复测试中均未检索到该药物。此外,在未启用语言模型的情况下,所有结构化查询均未能检索到该药物。其排序结果反映了支持氯马斯汀的证据,却未反映后来出现的、表明该药物对进展型 MS 患者有害的证据;这些证据只能通过按需文献检索获取。我们的结果提示,相较于生成新假设,RePurpose 可能更擅长追溯与既有假设相关的证据。可用性与实现 RePurpose Pharma 可通过 https://www.repurposepharma.com/ 免费访问。应用程序的代码及更多信息见:https://github.com/nayagamnitin-hub/RePurpose-Pharma。
RePurpose:一种由大型语言模型辅助、可追溯来源的药物再利用工具,以及在多发性硬化症中对克利马斯汀进行的回顾性验证 | bioRxiv
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RePurpose:一种由大型语言模型辅助、可追溯来源的药物再利用工具,以及在多发性硬化症中对克利马斯汀进行的回顾性验证
Nitin
Nayagam
,
Akanksha
Arun
doi:
https://doi.org/10.64898/2026.10.14.759218
Nitin Nayagam
1
Rowan-Cabarrus 社区学院;
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Akanksha Arun
2
Sirpi Products and Services Private Limited
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通讯作者:
akanksha{at}sirpi.io
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摘要
概要
迄今为止,药物再利用领域的证据分散在以靶点、药物、临床试验和文献为基础的数据源中,对于非专业人士而言,这些信息难以综合分析。在此,我们介绍 RePurpose,这是一款基于网络的工具,用户可以用日常语言输入一个主题,工具则利用 Open Targets、ClinicalTrials.gov、UniProt 和 PubMed 中的数据,返回候选药物。对于以目标形式提出的查询,RePurpose 会根据候选药物是否以相应方向调节与该目标相关的全部靶点,对候选药物进行筛选。每个候选药物均具有一个提供证据的来源:结构化数据库、临床试验或大型语言模型提出的建议。可调节的排名机制能够调整候选药物的排序,使其从研究较为充分的候选药物到鲜为人知的候选药物依次排列。我们利用正在被考虑作为促髓鞘再生药物的临床试验药物克利马斯汀,对 RePurpose 进行了回顾性测试。
在多发性硬化症(MS)中。RePurpose 在每次机制措辞查询的重复实验中均检索到克马斯汀,但在疾病措辞查询的任何重复实验中均未检索到该药物;在未启用语言模型的情况下,结构化查询也未检索到克马斯汀。其排序结果反映了支持克马斯汀的证据,但未反映出后来关于其在进展型多发性硬化症中可能造成危害的证据;后者只能通过按需文献检索获得。我们的结果表明,与提出新的假设相比,RePurpose 可能更擅长围绕既有假设追溯相关证据。
可用性与实施
RePurpose Pharma 可通过 https://www.repurposepharma.com/ 免费访问。有关该应用程序的代码及更多信息,请参见:https://github.com/nayagamnitin-hub/RePurpose-Pharma。
利益冲突声明
作者声明不存在利益冲突。
脚注
https://www.repurposepharma.com
https://github.com/nayagamnitin-hub/RePurpose-Pharma
版权
本预印本的版权持有人为作者或资助方,其已授予 bioRxiv 一项永久展示该预印本的许可。
该预印本依据
CC-BY 4.0 国际许可协议
公开发布。
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发布于 2026 年 10 月 16 日。
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《RePurpose:一种由大语言模型辅助、可追溯来源的药物再利用工具——对多发性硬化症中克列马斯汀的回顾性验证》
Nitin
Nayagam
,
Akanksha
Arun
bioRxiv
2026.10.14.759218;
doi:
https://doi.org/10.64898/2026.10.14.759218
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2026.10.14.759218;
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https://doi.org/10.64898/2026.10.14.759218
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关键词:药物再利用 · 大语言模型 · 可追溯证据 · 多发性硬化症 · 药物发现 · 文献检索
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