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자료유형
학술저널
저자정보
박종훈 (연세대학교) 추재우 (연세대학교) 조영래 (연세대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.52 No.3
발행연도
2025.3
수록면
234 - 240 (7page)
DOI
10.5626/JOK.2025.52.3.234

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전통적인 신약 개발의 고비용 및 긴 개발 기간으로 인해, 인공지능 기반 신약 개발이 주목받고 있다. 특히, 약물의 독성을 사전에 평가하기 위한 인공지능 기반 독성 예측의 중요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 약물 독성 예측을 위한 Integrated GNNs and Attention Randon Walk (IG-ARW) 모델을 제안한다. 제안한 방법은 다양한 Graph Neural Network (GNN) 모델을 통합하고, 그래프 특징을 정밀하게 추출하기 위해 랜덤워크 전이 확률을 어텐션 기법을 통해 계산한다. 이후, 랜덤워크를 진행하여 노드단 특징과 그래프 단 특징을 추출하고, 약물의 독성을 예측한다. IG-ARW의 예측 정확도는 세 가지 벤치마크 데이터셋을 이용하여 평가되었으며, 각 데이터셋에 대해 0.8315, 0.8894, 0.7476의 AUC 값을 보이며 우수한 성능을 입증하였다. 특히, 제안한 모델은 독성 예측뿐만 아니라 다른 약물 특성 예측에도 높은 효용성을 보였다.
#약물 독성 예측 #어텐션 기법 #랜덤워크 #인공지능 #drug toxicity prediction #graph neural network #attention mechanisms #random walk #artificial intelligence

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 약물의 독성 예측 방법
3. 실험 구성
4. 실험 결과
5. 결론 및 향후연구
References

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