疾病模块、网络邻近度与药物重定位18 / 18
适用范围与常见误用
- 误用：药物靶点离疾病基因越近（原始最短路径越短），药物越可能有效。→ 正解：必须与度匹配的随机靶点比较；靶向枢纽的药物原始距离短，但未必特异。
- 误用：疾病基因就是最好的药物靶点。→ 正解：Guney 等发现有效药物的靶点多在疾病模块的邻域而非模块内部；疾病基因可能难以成药或作用于发育阶段。
- 误用： 说明两种疾病毫无关系。→ 正解：它只说明在当前（不完整的）相互作用组中两模块不重叠；数据缺失、组织特异性和非分子因素都可能造成关联。
- 误用：网络预测出的药物在细胞实验中有效，就可以用于患者。→ 正解：还需要药代动力学、安全性和随机对照试验证据；COVID-19 期间多个候选药物在临床试验中失败。
- 误用：随机基线只需“随机选同样数量的基因”。→ 正解：要保持度分布（按度分箱抽样），否则 分数会被系统性偏倚。
- 误用：用社团发现算法找到的稠密社团当作疾病模块。→ 正解：疾病蛋白很少形成稠密社团（Ghiassian 等 2015）；疾病模块应从已知疾病基因出发扩展，并用独立注释确定边界。
- 误用：网络传播排名靠前的基因就是新的疾病基因。→ 正解：过度扩散时排名退化为按度排序；要扫描参数、与度匹配随机种子比较，并用独立数据检验。
- 误用：链路预测模型在随机拆边测试中 AUROC 很高，就能可靠地为新疾病找药。→ 正解：随机拆边会泄漏近亲药物和热门实体的信息，应按疾病或时间拆分评估，并与按度打分的基线比较。
- 误用：医保或电子病历数据中候选药物与较好结局相关，即证明疗效。→ 正解：观察数据有适应证混杂和时间相关偏倚，需要活性对照、目标试验模拟和敏感性分析，最终仍需随机对照试验。