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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제30권 제10호
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 506 - 512 (7page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2024.30.10.506
이용수
초록· 키워드
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약인성 간손상(Drug-Induced Liver Injury, DILI)은 약물의 섭취 시 부작용으로 발생하는 간 손상을 의미하며, 간 기능 저하를 유발하여 치명적인 간질환을 초래하는 원인으로 손꼽힌다. 본 연구에서는 트랜스포머의 주의집중(attention) 메커니즘을 사용하여 약물 분자에 포함된 원자 정보들을 종합하고, 이를 통해 생성된 분자 임베딩으로 약인성 간손상 유발 가능성을 예측하는 방법을 제안한다. 기존 그래프 기반 방법이 인접 원자들에 대한 높은 의존성으로 효과적인 분자 임베딩을 생성하기 어려웠던 반면, 제안하는 방법은 원자들의 전역적 의존성을 고려함으로써 약인성 간손상을 비교적 효과적으로 예측한다. 이를 증명하기 위해 본 논문의 실험에서는 교차검증과 프리드만 검정을 포함한 정량적 평가와 주의집중 시각화를 포함한 정성적 분석을 통해 제안하는 방법의 유효성을 평가한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 방법
4. 실험 및 결과
5. 결론
References
참고문헌 (27)
참고문헌 신청
David, S., & Hamilton, J. P., “Drug-induced liver injury,” US Gastroenterology & Hepatology Review, 6, 73, 2010.
Holt, M. P., & Ju, C., “Mechanisms of drug-induced liver injury,” The AAPS Journal, 8, E48-E54, 2006.
Williams, D. P., Lazic, S. E., Foster, A. J., Semenova, E., & Morgan, P., “Predicting drug-induced liver injury with Bayesian machine learning,” Chemical Research in Toxicology, 33(1), 239-248, 2019.
Ancuceanu, R., Hovanet, M. V., Anghel, A. I., Furtunescu, F., Neagu, M., Constantin, C., & Dinu, M., “Computational models using multiple machine learning algorithms for predicting drug hepatotoxicity with the DILIrank dataset,” International Journal of Molecular Sciences, 21(6), 2114, 2020.
Shin, H. K., Kang, M. G., Park, D., Park, T., & Yoon, S., “Development of prediction models for drug-induced cholestasis, cirrhosis, hepatitis, and steatosis based on drug and drug metabolite structures,” Frontiers in Pharmacology, 11, 67, 2020.
Holt, M. P., & Ju, C., “Mechanisms of drug-induced liver injury,” The AAPS Journal, 8, E48-E54, 2006.
Williams, D. P., Lazic, S. E., Foster, A. J., Semenova, E., & Morgan, P., “Predicting drug-induced liver injury with Bayesian machine learning,” Chemical Research in Toxicology, 33(1), 239-248, 2019.
Ancuceanu, R., Hovanet, M. V., Anghel, A. I., Furtunescu, F., Neagu, M., Constantin, C., & Dinu, M., “Computational models using multiple machine learning algorithms for predicting drug hepatotoxicity with the DILIrank dataset,” International Journal of Molecular Sciences, 21(6), 2114, 2020.
Shin, H. K., Kang, M. G., Park, D., Park, T., & Yoon, S., “Development of prediction models for drug-induced cholestasis, cirrhosis, hepatitis, and steatosis based on drug and drug metabolite structures,” Frontiers in Pharmacology, 11, 67, 2020.
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