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논문 기본 정보
- 저자정보
초록·키워드
전통적인 신약 개발의 고비용 및 긴 개발 기간으로 인해, 인공지능 기반 신약 개발이 주목받고 있다. 특히, 약물의 독성을 사전에 평가하기 위한 인공지능 기반 독성 예측의 중요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 약물 독성 예측을 위한 Integrated GNNs and Attention Randon Walk (IG-ARW) 모델을 제안한다. 제안한 방법은 다양한 Graph Neural Network (GNN) 모델을 통합하고, 그래프 특징을 정밀하게 추출하기 위해 랜덤워크 전이 확률을 어텐션 기법을 통해 계산한다. 이후, 랜덤워크를 진행하여 노드단 특징과 그래프 단 특징을 추출하고, 약물의 독성을 예측한다. IG-ARW의 예측 정확도는 세 가지 벤치마크 데이터셋을 이용하여 평가되었으며, 각 데이터셋에 대해 0.8315, 0.8894, 0.7476의 AUC 값을 보이며 우수한 성능을 입증하였다. 특히, 제안한 모델은 독성 예측뿐만 아니라 다른 약물 특성 예측에도 높은 효용성을 보였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-092472260
