醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)（如Disease Ontology）能夠幫助臨床醫(yī)生們，在病理學(xué)分析和臨床癥狀的基礎(chǔ)上，對(duì)疾病進(jìn)行分類?，F(xiàn)在，為了改進(jìn)疾病的分類法，科學(xué)家們將疾病與分子數(shù)據(jù)結(jié)合起來，發(fā)現(xiàn)了14個(gè)新的疾病關(guān)聯(lián)。
Ljubljana大學(xué)、倫敦帝國(guó)理工和GSK的研究人員，在Nature旗下的Scientific Reports雜志上發(fā)表了這項(xiàng)研究。
“我們希望在生物學(xué)機(jī)制的基礎(chǔ)上，將疾病關(guān)聯(lián)起來，”Blaz Zupan教授說。“我們相信這一新的疾病分類途徑，更為準(zhǔn)確也更貼合治療，可以幫助人們更好的理解疾病的臨床表現(xiàn)和生物學(xué)機(jī)制。”
這項(xiàng)研究中用于分類的分子數(shù)據(jù)集，不僅龐大而且非常多樣化。為了處理這些數(shù)據(jù)，研究人員采用了同步矩陣分解，以便分析11個(gè)大型數(shù)據(jù)源中的四個(gè)不同對(duì)象：藥物、基因、Disease Ontology條目、和Gene Ontology條目。
據(jù)Zupan介紹，研究團(tuán)隊(duì)面臨的主要挑戰(zhàn)是，找到能整合多個(gè)數(shù)據(jù)源的方法。為此，文章的*作者Marinka Zitnik開發(fā)了DFMF（Data Fusion by Matrix Factorization）算法，這種算法可以同時(shí)在多個(gè)資源中挖掘數(shù)據(jù)。他們利用這一算法，在三個(gè)星期內(nèi)發(fā)現(xiàn)了14個(gè)新的疾病關(guān)聯(lián)。
“這一算法的zui大優(yōu)勢(shì)在于，將多個(gè)矩陣融合在一起，例如在這項(xiàng)研究中，它整合了11個(gè)不同的數(shù)據(jù)矩陣，”Zupan說。“這些矩陣之間存在共享的對(duì)象，例如基因和疾病。我們的同步矩陣分解實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模的數(shù)據(jù)融合。”
基因組研究者往往需要分析和整合大量的數(shù)據(jù)源，這一技術(shù)也能為此提供幫助“一般科學(xué)家們zui多分析兩三個(gè)數(shù)據(jù)集，而這一技術(shù)可以同時(shí)處理十到二十個(gè)數(shù)據(jù)集，”Zupan說。“目前，高通量技術(shù)為人們提供了海量的數(shù)據(jù)，我們的技術(shù)可以幫助人們對(duì)這樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。”
目前，研究人員正準(zhǔn)備為上述技術(shù)開發(fā)界面，以幫助其他研究者解決問題。
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