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放射性药物技术机会的动态网络预测与转化应用

Dynamic network prediction and translation application of technological opportunities for radiopharmaceuticals

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.

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2026年35卷4期

337-344页

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