放射性药物技术机会的动态网络预测与转化应用
孙玉璇
关漪澜
刘云婷
袁红梅
沈阳药科大学,沈阳 110016
摘要：目的:通过链路预测分析探索放射性药物技术前沿,识别潜在技术机会,为研发决策提供科学依据.方法:本研究构建包含4 个模块的预测分析框架:基于TF-IDF专利文本挖掘;构建关键词共现网络,分析网络特征和交互趋势;采用基于相似性的链路预测算法,识别潜在技术机会;通过增长速度、技术影响力等指标评估技术机会.结果:1969-2023 年专利数据表明,放射性药物领域呈现持续创新态势;网络分析显示技术交互呈现小世界特征,技术交互程度高;链路预测结果识别出多个潜在技术机会,发现药物与Trop2、CD47 等靶点具有显著关联潜力.结论:由链路预测算法得出的推荐结果能够为企业合作提供决策与参考,并为科研人员选择研究方向提供参考.
关键词：放射性药物专利数据分析技术生命周期共现网络分析链路预测技术机会发现
分类号：R95(药事管理)
论文发表日期：2026-02-28
在线出版日期：2026-08-14（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 337-344 )
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