멀티모달 자동 인코더 기반 약물 특성 통합을 통한 약물 코드 예측

정이수; 박종훈; 조영래

doi:10.5626/KTCP.2023.29.10.474

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자료유형: 학술저널

저자정보: 정이수 (연세대학교) 박종훈 (연세대학교) 조영래 (연세대학교 미래캠퍼스)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제29권 제10호

발행연도: 2023.10

수록면: 474 - 481 (8page)

DOI: 10.5626/KTCP.2023.29.10.474

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COVID-19와 같이 새롭게 등장한 질병에 신속히 효과적으로 대처하기 위하여 컴퓨터 알고리즘을 사용한 약물 재배치 기법이 주목받고 있다. 본 연구에서는 약물의 다양한 특성을 멀티모달 자동 인코더를 통해 통합하여 약물의 분류 체계인 ATC 코드를 예측하는 방법을 제안한다. 약물 간의 유사도는 약물의 화학 구조, 질병 또는 단백질과의 상관관계, 약물 간 상호작용, 약물 부작용 정보를 활용하여 계산하였고, 멀티모달 자동 인코더를 통해 이를 통합하여 하나의 약물 유사도 네트워크를 구성하였다. 또한, 약물-ATC 코드 이기종 네트워크를 구성하여 ATC 코드 예측을 진행하였다. 교차검증을 통해 실험 결과를 평가했을 때, 단일 유사도를 사용하는 경우 0.847의 AUC 값에서 병합된 유사도를 사용했을 때 0.914의 AUC 값으로 예측 정확도가 8.5% 향상되었다.

#약물 재배치 #ATC 코드 #약물 유사도 #멀티모달 자동 인코더 #네트워크 통합 #drug repositioning #ATC code #drug similarity #multi-modal autoencoder #network integration

참고문헌 (12)

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