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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Changha Hwang (Dankook University)
저널정보
계명대학교 자연과학연구소 Quantitative Bio-Science Quantitative Bio-Science Vol.39 No.1
발행연도
2020.5
수록면
75 - 79 (5page)

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From the discovery of new drug candidates through clinical trials to their approval, it takes approximately 15 years to launch a new drug into the market, and costs approximately one trillion to two trillion won. Despite several improvements in the drug development pipeline over the past 30 years, failures have skyrocketed at all stages of clinical trials owing to safety reasons. To improve the success rate of clinical trials, it is necessary to identify drug candidates that may fail in the clinical trials. Therefore, we need to develop reliable models to predict the outcomes of clinical trials of drug candidates. In this paper, we propose a deep multimodal classification model based on informative chemical features of the drugs and target-based features. Experimental results reported on the PrOCTOR dataset indicate that the proposed model performs better in a multimodal setting. Comparing ensemble models based on random forests and extra trees, the proposed deep multimodal classifier obtains the highest value for the area under the receiver operator curve and area under the precision-recall curve. The results of this study demonstrate that the proposed multimodal classifier can be used to predict the outcomes of clinical trials effectively.
#Area under the receiver operator curve #Area under the precision-recall curve #Clinical trial #Imbalance #Multimodal model #Precision medicine

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. Proposed Deep Multimodal Classification Model
3. Experimental Study
4. Conclusion
References

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
Ledford H / 2011 / Translational research : 4 ways to fix the clinical trial / Nature 477:526~528 google schola Scannell JW / 2012 / Diagnosing the decline in pharmaceutical R&D efficiency / Nat Rev Drug Discov 11:191~200 google schola Lipinski CA / 1997 / Experimental and computational approaches to estimate solubility and permeability in drug discovery and development settings / Adv Drug Deliv Rev 46:3~26 google schola Lipinski CA / 2004 / Lead-and drug-like compounds : the rule-of-five revolution / Drug Discov Today Technol 1:337~341 google schola Veber DF / 2002 / Molecular properties that influence the oral bioavailability of drug candidates / J Med Chem 45:2615~2623 google schola

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