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신약 재창출은 현재 시판되어 사용되거나 임상 단계에서 목표 적응증에 대한 효능이 기대보다 부족한 약물들을 대상으로 새로운 용도를 발견하는 방법이다. 고전적인 약물 개발과 비교하여 약물 개발에 투자되는 시간과 비용을 획기적으로 줄이는 데 도움을 줄 수 있으며, 가용한 생물학적 데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 컴퓨터 기반의 신약 재창출 연구가 활발하게 진행되고 있다. 약물의 치료 효과뿐만 아니라 약물의 부작용을 예측하는 것 또한 중요하다. 해마다 많은 환자들이 약물 부작용을 겪고 있으며 일부는 목숨을 잃는다고 알려져 있다. 그러나 부작용의 생물학적 메커니즘에 대한 정보가 부족하기 때문에 이를 예측하는 것이 어렵다. 이를 극복하기 위하여 컴퓨터 기반의 다양한 연구들이 밝혀지지 않은 약물 부작용을 예측하기 위하여 제안되고 있다. ...

신약 재창출은 현재 시판되어 사용되거나 임상 단계에서 목표 적응증에 대한 효능이 기대보다 부족한 약물들을 대상으로 새로운 용도를 발견하는 방법이다. 고전적인 약물 개발과 비교하여 약물 개발에 투자되는 시간과 비용을 획기적으로 줄이는 데 도움을 줄 수 있으며, 가용한 생물학적 데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 컴퓨터 기반의 신약 재창출 연구가 활발하게 진행되고 있다. 약물의 치료 효과뿐만 아니라 약물의 부작용을 예측하는 것 또한 중요하다. 해마다 많은 환자들이 약물 부작용을 겪고 있으며 일부는 목숨을 잃는다고 알려져 있다. 그러나 부작용의 생물학적 메커니즘에 대한 정보가 부족하기 때문에 이를 예측하는 것이 어렵다. 이를 극복하기 위하여 컴퓨터 기반의 다양한 연구들이 밝혀지지 않은 약물 부작용을 예측하기 위하여 제안되고 있다. 텍스트 마이닝은 비정형 데이터로부터 흥미로운 패턴이나 지식을 발견하는 접근법을 의미한다. 컴퓨터의 성능 향상과 딥 러닝 기법의 출현으로 다양한 텍스트 마이닝 기반의 연구들이 수행되고 있으며, 특히 생물정보학 분야에서도 유의미한 생물학적 지식을 도출하기 위한 연구들이 제안되고 있다.
본 논문에서는 자연어 처리 기법을 기반으로 방대한 양의 문헌으로부터 유전자 조절 관계를 식별하고 새로운 약물-질병 관계와 약물-부작용 관계를 예측하기 위한 모델을 제안한다. 생물학적 문헌으로부터 약물-유전자와 질병-유전자가 동시에 출현하는 문장을 수집하고, 문장 분석을 통하여 약물-유전자 또는 질병-유전자 간의 관계를 설명하는 단어를 식별한다. 식별된 단어의 의미론적 특성을 기반으로 약물과 질병이 유전자에 미치는 조절 관계를 정량화한다. 유전자 조절 관계를 이용하여 본 논문에서는 상보적 관계 기반 예측 모델과 주제 모델링 기반 예측 모델을 구축한다. 상보적 관계 기반 예측 모델은 약물과 질병이 동일한 유전자에 대하여 반대되는 조절 관계를 가지는 경우 약물이 질병을 치료하는 데 도움을 줄 것이라는 전제 조건을 기반으로 질병 치료 가능성을 측정하고 약물-질병 관계를 예측하기 위한 모델을 구축한다. 주제 모델링 기반 예측 모델은 문서를 약물로, 단어를 유전자와 조절 관계로 정의한 후 여러 약물로부터 유전자와 이들의 조절 관계가 가지는 잠재적인 특징을 주제로 군집하고 약물-주제 행렬을 구축하여 약물-질병 관계와 약물-부작용 관계를 예측하는 모델을 구축한다.
제안된 방법은 자연어 처리를 기반으로 약물과 유전자 또는 질병과 유전자가 동시에 출현하는 문장을 분석하고 유전자 조절 관계를 식별하기 때문에, 기존 텍스트 마이닝 기반 연구에서는 식별할 수 없었던 유전자에 대한 약물과 질병의 직접적인 영향력을 파악할 수 있으며, 질병을 치료하기 위한 메커니즘을 식별하는 데 도움을 줄 수 있다. 또한 제안된 방법은 약물-질병 관계와 약물-부작용 관계를 모두 예측할 수 있기 때문에, 식별된 후보 약물들은 약물 개발 과정에서 치료 효능과 부작용에 대한 사전 정보를 제공할 수 있으며, 환자가 겪고 싶지 않거나 생명에 영향을 주는 심각한 부작용을 가진 약물은 사전에 배제할 수 있다는 이점을 가진다. 또한 하루에도 수많은 비정형 데이터가 생성되고 있기 때문에, 제안된 방법은 새로운 약물-질병 및 약물-부작용 관계를 지속적으로 갱신할 수 있다.

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