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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 유선용
- 발행연도
- 2023
- 저작권
- 전남대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수1
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안전성은 임상의약품이 시장에 유통되는 것을 제한하는 요인 중 하나이다. 약인성 간손상은 약물 부작용으로 인한 안전성 문제의 주요 원인이다. 따라서 사전에 약물 및 화합물에 대한 약인성 간손상 위험 평가가 필요하다. 현재, 약물 안전성을 시험하기 위해 in vivo 및 in vitro 방법이 사용되지만 두 방법은 노동 집약적이고 시간과 비용이 많이 든다. 위의 문제점을 극복하기 위해 약인성 간손상 예측을 위한 많은 in silico 방법이 제안되었다. 이전 연구들에서 약인성 간손상 예측 모델은 좋은 성능을 보였기 때문에 사전 선별 도구로 활용할 수 있음이 확인되었다. 그러나 예측 결과를 해석하는 데에는 여전히 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 어떤 특성이 약인성 간손상을 유발할 가능성이 있는지 분석하기 위해 모델 예측의 해석에 중점을 두었다. 이를 위하여 먼저 공개적으로 사용 가능한 다섯가지의 데이터 셋을 수집하여 모델을 훈련하고 테스트하였다. 그 후 구조적 및 물리화학적 특성을 입력으로, 약인성 간손상 분류를 출력으로 사용하여 다양한 기계 학습 방법을 적용하였다. 특성 중요도의 해석은 일반적인 패턴에서부터 특정한 패턴을 확인함으로써 분석되었다; i) 전체 약인성 간손상 예측에서의 일반적인 중요한 특징 확인 ii) 각 화합물에서 약인성 간손상 예측과 높은 관련이 있는 특정 분자 하위구조의 강조. 약인성 간손상 모델들은 0.88-0.97의 AUROC를 달성하였다. 더 나아가, 모델들은 이전에 약인성 간손상과 관련된 것으로 알려진 구조적 특성과 물리화학적 특성을 잘 포착했을 뿐 아니라 새로운 약인성 간손상에 잠재적인 분자 하위구조를 제안하였다. 이를 통해 제안된 모델들이 초기 단계에 약물 후보의 잠재적인 약인성 간손상 위험을 식별하고 약물 평가를 위한 가이드라인을 제공하는데 도움이 되기를 바란다.
목차
ContentList of figures ⅱList of tables ⅲAbstract ⅳ1. Introduction 12. Materials and Methods 4A. Data collection 4B. Molecular descriptors 8C. Machine learning models 12D. Feature importance 181) Identifying important features of the overall DILI predictions 182) Highlighting on specific molecular substructures 19E. Model evaluation 213. Results 22A. Performance of machine learning models for DILI prediction 22B. Overall feature importance 26C. Importance of specific molecular substructures 334. Discussion 405. Conclusion 44References 45Abstract in Korean 54
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