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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국과학기술원 Korea Advanced Institute of Science and Technology |
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연구책임자 | 김현욱 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-01 |
과제시작연도 | 2019 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202000029048 |
과제고유번호 | 1711099894 |
사업명 | 한국과학기술원연구운영비지원(R&D)(주요사업비) |
DB 구축일자 | 2020-08-22 |
키워드 | 약물 상호작용.약물-약물 상호작용.약물-음식 상호작용.딥러닝.딥디디아이.최적화.실험적 검증.Drug interactions.drug-drug interaction.drug-food interaction.deep learning.DeepDDI.optimization.experimental validation. |
1) 당초계획
○ 본 연구진이 선행연구를 통해 개발한 딥러닝 기반 약물 상호작용 평가 시스템인 DeepDDI는 86 개의 약물 상호작용 결과를 92.4%의 정확도로 예측할 수 있으며,여기에는 약물 상호작용에 의한 흡수, 분포, 대사, 배설 등에 미치는 영향 및 약물상호작용에 의한 약물 유발 독성 및 이상반응 등에 대한 내용이 모두 반영되어 있음. 선행연구 결과를 바탕으로 본 연구과제의 당초계획은 다음과 같음.
1. 딥러닝 기반 약물 상호작용 평가시스템인 DeepDDI의 예측 결과 검증
2. 선행 연구를 통해서 개발한
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