유사 약물 예측을 위한 텍스트 마이닝 기반의 새로운 약물 유사도 측정 방법

장기업; 황유현; 오민; 이태건; 윤영미

doi:10.14801/jkiit.2016.14.7.127

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자료유형: 학술저널

저자정보: 장기업 (가천대학교) 황유현 (가천대학교) 오민 (가천대학교) 이태건 (가천대학교) 윤영미 (가천대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제14권 제7호(JKIIT, Vol.14, No.7)

발행연도: 2016.7

수록면: 127 - 137 (11page)

DOI: 10.14801/jkiit.2016.14.7.127

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특정 질병을 치료하는 약물을 다른 질병에 사용하려는 다양한 시도가 이루어지고 있다. 그 중 텍스트 마이닝은 많은 비정형 데이터로부터, 약물과 질병 간의 새로운 관계를 도출한다. 본 논문에서는 문헌 데이터의 초록 문장으로부터 약물과 질병의 동시 발생과, 약물과 유전자의 동시 발생 횟수를 이용하여 약물-질병 동시 발생 매트릭스와 약물-유전자 동시 발생 매트릭스를 생성한다. 이를 이용하여 각각의 약물 쌍에 대하여, 상호정보량을 사용하여 질병 기반 약물 유사도와 유전자 기반 약물 유사도를 계산한다. 또한 각 약물 쌍에 대하여 화학적, 부작용, GO 유사도를 각각 계산한다. 각 약물 쌍의 분류 클래스 레이블은 두 구성 약물의 ATC 코드에 따라 ‘동일’, ‘상이’를 부여한다. 약물 쌍을 분류함에 있어서, 상호정보량 유사도의 추가가 분류기의 AUC를 향상시키며, 텍스트 마이닝이 유사 약물을 식별하는 것에 도움을 줄 수 있다는 것을 입증하였다. 유사 약물의 식별은 향후 약물 재창출 방법의 하나로 활용될 수 있다.

#text mining #data mining #drug similarity #drug repositioning #bioinformatics

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[학술지(정기간행물)] - Bruce Booth / 2004 / Prospects for productivity / Nature Reviews Drug Discovery 3 (5) : 451 ~ 456

[학술지(정기간행물)] - DR Swanson / 1990 / Medical literature as a potential source of new knowledge / Bulletin of the Medical Library Association 78 (1) : 29 ~ 37

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[학술지(정기간행물)] - Bin Chen / 2012 / Assessing Drug Target Association Using Semantic Linked Data / PLOS Computational Biology 8 (7) : e1002574 ~

[학술지(정기간행물)] - Jeongwoo Kim / 2015 / LGscore : A method to identify disease-related genes using biological literature and Google data / Journal of Bioinformatics 54 : 270 ~ 282

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