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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
유해강 (가천대학교) 윤영미 (가천대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제18권 제12호(JKIIT, Vol.18, No.12)
발행연도
2020.12
수록면
1 - 9 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2020.18.12.1

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지난 몇 년간 새로운 약물이 개발되는 비율은 매우 감소하였다. 이를 해결하려는 방법 중 약물 재창출이 주목받고 있다. 약물 재창출이란 기존에 검증된 약물의 새로운 적응증을 찾는 것으로 약물 개발의 시간, 비용적 문제를 해결할 수 있다. 본 연구에서는 새로운 약물-질병 관계를 예측하기 위하여 약물 관련 데이터와 질병 관련 데이터를 통해 약물 간 유사도, 질병 간 유사도를 측정하고, 약물-질병 이분 네트워크를 구축한다. 이분 네트워크에서 공통된 적응증을 갖는 약물들을 통해 새로운 약물-질병 관계를 구한다. AUC(Area Under the ROC Curve) 값을 측정하여 본 연구 방법이 기존의 GBA(Guilt By Association) 방법보다 더 좋은 결과를 얻는 것을 보였다. 또한 피셔의 정확성 검정을 통해 본 연구에서 예측한 후보 약물-질병 관계가 KEGG 데이터베이스에 통계적으로 유의하게 포함된 것을 확인하였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

참고문헌 (25)

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