초록

본 발명은, 대용량의 빅데이터인 문헌정보 및 유전체 정보를 활용하여, 안전성이 검증된 약물의 신규 적응증을 예측 및 예측 결과에 따라 신약 재창출 후보를 추천할 수 있는 기술에 관한 것이다.

대표청구항 ▼

공개된 문헌정보에 기초하여 약물 및 질병의 형질 정보를 추출하고, 유전체 정보(genomic signatures)에 기초하여 약물 및 질병의 유전자 연관 정보를 추출하는 추출부;상기 문헌정보로부터 추출한 정보에 기초하여 약물-약물/질병-질병 유사도 메트릭스를 구성하는 제1메트릭스구성부;상기 유전체 정보로부터 추출한 정보에 기초하여 약물-약물/질병-질병 유사도 메트릭스를 구성하는 제2메트릭스구성부;상기 제1메트릭스구성부에서 구성되는 유사도 메트릭스에 따라 문헌정보 기반의 약물-질병 엣지(edge) 점수(P_t)를 계산하고, 상기 제2

공개된 문헌정보에 기초하여 약물 및 질병의 형질 정보를 추출하고, 유전체 정보(genomic signatures)에 기초하여 약물 및 질병의 유전자 연관 정보를 추출하는 추출부;상기 문헌정보로부터 추출한 정보에 기초하여 약물-약물/질병-질병 유사도 메트릭스를 구성하는 제1메트릭스구성부;상기 유전체 정보로부터 추출한 정보에 기초하여 약물-약물/질병-질병 유사도 메트릭스를 구성하는 제2메트릭스구성부;상기 제1메트릭스구성부에서 구성되는 유사도 메트릭스에 따라 문헌정보 기반의 약물-질병 엣지(edge) 점수(P_t)를 계산하고, 상기 제2메트릭스구성부에서 구성되는 유사도 메트릭스에 따라 유전체 정보 기반의 약물-질병 엣지(edge) 점수(P_g)를 계산하는 계산부; 상기 계산한 점수(P_t) 및 점수(P_g)를 사용하여 약물-질병 엣지(edge)의 최종 예측 점수f(e_ij)를 계산하고 상기 최종 예측 점수 f(e_ij)를 기준으로 결정되는 값에 따라, 신약 재창출 후보를 추천하는 추천부를 포함하며,상기 추천부는,유전력이 기 정의된 기준값 이상이면, 상기 약물-질병 엣지(edge)의 최종 예측 점수 f(e_ij) 계산 시 점수(P_t) 보다 유전체 정보 기반의 약물-질병 엣지(edge) 점수(P_g)에 비중을 두어 다음의 수학식 5에 따라 계산하며,유전력이 상기 기준값 미만이면, 상기 약물-질병 엣지(edge)의 최종 예측 점수 f(e_ij) 계산 시 점수(P_g) 보다 문헌정보 기반의 약물-질병 엣지(edge) 점수(P_t)에 비중을 두어 다음의 수학식 6에 따라 계산하는 것을 특징으로 하는 신약 재창출 후보 추천 시스템.[수학식 5][수학식 6]여기서, e_ij는 약물 s_i와 질병 t_j를 연결하는 엣지(edge)임.