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[학술저널]

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황소윤(가천대학교) 황유현(가천대학교) 오민(가천대학교) 윤영미(가천대학교)

DOI : 10.14801/jkiit.2016.14.9.119

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2017-004-001097131

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초록

유전체 데이터가 지속적으로 증가함에 따라, 이를 사용하여 약물 작용 메커니즘을 밝히려는 다양한 연구가 진행되어왔다. 그러나 기존 연구들에도 불구하고 약물 작용 메커니즘은 아직 완벽하게 밝혀지지 않았다. 따라서, 본 연구에서는 약물 작용 메커니즘을 더 잘 이해하기 위하여 단백질 간의 상호작용 네트워크를 기반으로 약물-질병 유전자 네트워크를 구축하였으며, 이를 신약재창출에 적용하였다. 약물-질병 목록에 대해 경로 네트워크를 구축하기 위하여, 약물 표적 유전자에서부터 약물 관련 유전자를 경유하여 질병 관련 유전자에 도달하는 최단 경로 네트워크를 구축하였다. 약물-질병 목록들 중 치료 관계에 속하는 약물-질병 목록에 대하여 주요 유전자 네트워크를 추출하였다. 주요 유전자 네트워크와 치료 관계가 아닌 약물들에 대하여 구축한 후보 네트워크 사이의 유사도를 측정하여, 측정 결과 값에 따라 새로운 약물 적응증들을 예측하였다. 피셔의 정확성 검정을 통하여 예측한 약물 적응증들이 CTD 데이터베이스에서 수집한 치료 관계의 약물-질병 목록에 유의하게 포함되어 있음을 확인하였다 (Fisher"s exact P = 7.01E-104). 또한, 실험이 정확도를 평가하기 위하여 ROC 곡선의 AUC 값을 측정하였으며, 측정값은 0.7122로 확인되었다.

As genome data are continuously increasing, there have been various efforts that elucidate a mechanism of drug action. However, the mechanism of drug action is still not elucidated perfectly despite various previous efforts. In this paper, we constructed drug-disease gene network based on protein-protein interaction to better understand a mechanism of drug action, and applied drug repositioning. In order to construct pathway networks for drug-disease pairs, we connected the drug target genes, drug related genes and the disease related genes respectively. We extracted critical gene networks for particular drug-disease pairs of which therapeutic indications are known. By estimating similarity between the critical gene networks and candidate networks derived from drug-disease pairs whose therapeutic effects are unknown, new drug indications were predicted. The putative drug indications significantly overlapped with those of CTD database (Fisher"s exact P = 7.01E-104). In performance evaluation, the prediction result showed the area under the ROC curve (AUC) of 0.7122.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 실험 데이터
Ⅴ. 실험 결과
Ⅵ. 결론
References

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