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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.10
- 수록면
- 385 - 389 (5page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2019.29.5.385
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신약 개발의 과정에서 화합물 또는 후보 약물의 독성을 판별해내는 것은 필수적인 단계이다. 그러나 모든 후보 약물에 대하여 독성이 있는지 실험을 통해 검증하는 것에는 많은 비용이 필요하다. 최근에는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 후보 약물의 독성이 명확한 것들을 1차로 판별하고 그 외의 것에 대해 실험을 수행하므로 비용을 낮추는 방법을 사용하고 있다. 그러나 시뮬레이션 모델에 따라 상이한 독성 예측 결과를 나타내는 경우가 있어, 독성 예측의 정확도를 높이는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 신약 개발을 위한 후보 약물 선정에서 보다 신뢰성 높은 약물 독성 예측을 위한 예측 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존에 알려진 물리 / 화학적 구조에 기반한 독성 예측 시뮬레이션 프로그램에서 주는 정보를 기반으로 독성인지 아닌지에 대한 학습을 수행하고, 학습된 결과를 이용하여 후보 약물의 독성을 예측하므로 더 높은 정확도를 보인다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 독성 예측 모델
4. 실험 및 결과 고찰
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
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G. Sliwoski, S. Kothiwale, J. Meiler, and E.W. Lowe, Jr., “Computational methods in drug discovery,” Pharmacol Rev. vol. 66, no. 1, pp. 334-395, Jan. 2014.
N. Stephenson, E. Shane, J. Chase, J. Rowland, D. Ries, N. Justice, J. Zhang, L. Chan, and R. Cao, “Survey of machine learning techniques in drug discovery,” Curr Drug Metab. vol. 20, no. 3, pp. 185-193, 2019.
H. Yang, L. Sun, W. Li, G. Liu, and Y. Tang, “In silico prediction o f chemical toxicity for drug design using machine learning methods and structural alerts,” Front Chem. vol. 6, 2018.
S.M. Paul, D.S. Mytelka, C.T. Dunwiddie, C.C. Persinger, B.H. Munos, S.R. Lindborg, and A.L. Schacht, “How to improve R&D productivity: the pharmaceutical industry's grand challenge,” Nature Review Drug Discovery, vol. 9, no. 3, pp. 203-214, Mar. 2010.
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