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초록·키워드
약물-표적 결합 친화도(Drug-Target Affinity, DTA)의 정확한 예측은 약물 발견 및 설계에 핵심적이다. 전통적인 실험 방식은 높은 비용과 많은 시간이 소요되는 한계가 있어, 최근 딥러닝 기반 방법들이 DTA 예측에서 뛰어난 성능을 보이며 신약 개발의 효율성을 크게 향상시키고 있다. 이 연구 분야에서는 약물과 표적 단백질의 표현을 효과적으로 활용하여 이들 간의 상호작용을 정밀하게 포착하는 것이 모델 예측 성능에 결정적인 ... 전체 초록 보기
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