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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정선우 (전남대학교) 유선용 (전남대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.51 No.6
발행연도
2024.6
수록면
503 - 512 (10page)
DOI
10.5626/JOK.2024.51.6.503

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2024

Drug-Drug Interaction Prediction Model Based on Deep Learning Using Drug Information Document Embedding
정선우 ,  유선용 Journal of KIISE 2024.06 학술저널

2023

Prediction of Drug-Drug Interactions Based on Document Embedding
정선우 ICT융합시스템공학과 2023.01 학위논문

초록· 키워드

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다약제는 암, 고혈압, 천식 등 다양한 질병에 대하여 유망한 접근법이다. 일반적으로 병원에 방문하는 환자는 2종 이상의 약물을 처방받는다. 그러나 다약제의 사용은 개별 약물이 목표하는 작용 외에 예상치 못한 상호작용을 유발할 수 있다. 약물 간 상호작용을 사전에 예측하는 것은 안전한 약물 사용을 위한 매우 중요한 과제이다. 본 연구에서는 다약제 사용 시 발생 가능한 약물 간 상호작용 예측을 위해 개별 약물 정보를 포함한 문서를 이용하여 약물을 표현하는 문서 임베딩 기반의 딥러닝 예측 모델을 제안한다. 약물 정보 문서는 DrugBank 데이터를 이용해 약물의 설명, 적응증, 약력학 정보, 작용 기전, 독성 속성을 결합해 구축한다. 그 후 Doc2Vec, BioSentVec 언어 모델을 통해 약물 문서로부터 약물 표현 벡터를 생성한다. 두 약물 표현 벡터는 한 쌍으로 묶여 딥러닝 기반 예측 모델에 입력되고, 해당 모델은 두 약물 간 상호작용을 예측한다. 본 논문에서는 언어 임베딩 모델의 성능 비교, 데이터의 불균형도 조절 등 다양한 조건의 변화에 따른 실험 결과의 차이를 분석하여 약물 간 상호작용 예측을 위한 최적의 모델을 구축하는 것을 목표로 한다. 제안된 모델은 약물 처방 과정, 신약 개발의 임상 과정 등에서 약물간 상호작용 사전 예측을 위하여 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
#딥러닝 #약물 상호작용 #문서 임베딩 #약물 임베딩 #약물 표현 #deep learning #drug-drug interaction #document embedding #drug embedding #drug expression

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 데이터
3. 딥러닝 기반 DDI 예측 네트워크
4. 결과
5. 고찰
6. 결론
References

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