지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
초록· 키워드
오류제보하기
Off-label use is the novel utilization of drugs for indications other than what the clinical trial set out to prove; these new indications are often discovered in post-marketing clinical trials or as side effects. Proving the new use, however, warrants large investments in terms of effort, time, and capital. Moreover, limitation on clinical trials proves to be a hindrance in proving the efficacy at all. Because it is time consuming and capital-intensive to invent a new drug to treat certain conditions, pharmaceutical companies usually necessitate a suitable drug candidate based on its characteristics instead of testing completely new structures. It would greatly save resources and increase the success rate significantly for the pharmaceutical companies to systematically apply predicted indications obtained using bioinformatics to the primary selection process. This approach using bioinformatics can also be applied to off-label drugs when clinical trials cannot be carried out to serve as one of the supports for unlabeled use. New indications are currently actively being predicted in bioinformatics for the above reasons; the extent and the methods used for the predictions were observed. The research done through computerized algorithms that use existing database of biomedical information on these off-label uses as found on PubMed are studied and evaluated in terms of its methods and extent.
목차
Abstract
Introduction
Discussion
References
참고문헌 (0)
참고문헌 신청이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
문헌 기반 중요 유전자와 PPI 네트워크를 이용한 약물 재창출의 새로운 방법
박민석
,
장기업
,
이태건
외 1명
한국컴퓨터정보학회논문지
2017
.03
유사 약물 예측을 위한 텍스트 마이닝 기반의 새로운 약물 유사도 측정 방법
장기업
,
황유현
,
오민
외 2명
한국정보기술학회논문지
2016
.07
슈퍼컴퓨팅환경에서의 대규모 계산 작업 처리 기술 연구
김석규
,
김직수
,
김상완
외 3명
한국콘텐츠학회논문지
2014
.05
약물유전체학에서 약물반응 예측모형과 변수선택 방법
김규환
,
김원국
응용통계연구
2021
.04
집단 약동학 모형을 위한 모형 진단과 적합도 검정에 대한 고찰
이은경
응용통계연구
2012
.02
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2016-517-000927690