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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이소연 (전남대학교) 유선용 (전남대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.50 No.9
발행연도
2023.9
수록면
777 - 783 (7page)
DOI
10.5626/JOK.2023.50.9.777

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

Machine Learning-Based Approach for Predicting Drug-Induced Liver Injury of Chemical Compounds
이소연 ,  유선용 Journal of KIISE 2023.09 학술저널
Interpretable Prediction of Drug-Induced Liver Injury through Machine Learning Approaches
이소연 ICT융합시스템공학과 2023.01 학위논문

초록· 키워드

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약인성 간 손상은 임상시험용 의약품이 시장에 유통되는 것을 막는 요인 중 하나이다. 따라서 사전에 화합물의 약인성 간 손상 위험 평가가 필요하다. 안전성을 평가하기 위해 생체 내 (in vivo) 및 시험관 내 시험 방법(in vitro)이 사용되지만 이들은 시간과 비용이 많이 든다. 본 연구에서는 위의 문제를 극복하고자 random forest, light gradient boosting machine, logistic regression 모델을 제안한다. 모델은 입력으로 화합물의 분자 구조와 물리화학적 특징을 사용하고 출력으로 약인성 간 손상을 예측한다. 최적의 모델은 평가 지표에서 전반적으로 좋은 성능을 보인 random forest였다. 본 연구에서 제안된 모델은 신약 후보물질의 잠재적인 간 손상을 미리 파악함으로써 신약 개발 과정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
#약인성 간 손상 #간 독성 #독성 예측 #기계학습 #drug-induced liver injury #hepatotoxicity #toxicity prediction #machine learning

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 데이터셋
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
References

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