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NTIS 바로가기주관연구기관 | 경북대학교 KyungPook National University |
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연구책임자 | 신미영 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202300009407 |
과제고유번호 | 1711169609 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-10-04 |
키워드 | 다약제 부작용 예측.약물 임베딩.생물의학지식 그래프.해석가능 임베딩.딥러닝.Polypharmacy Side effect prediction.Drug embedding.Biomedical knowledge graph.Interpretable embedding.Deep learning. |
연구개요
여러 약물의 동시 복용에 의해 일어날 수 있는 다약제 부작용(Polypharmacy side-effects)을 예측하고 그 원인을 추정하기 위해, 다양한 생물의학적 지식 연관관계를 기반으로 약물의 특징을 잘 나타낼 수 있는 해석가능 약물 임베딩 (interpretable drug embedding) 기법을 개발하였고, 이를 이용하여 다약제 부작용 예측 모델을 학습하기 위한 딥러닝 기반 모델링 프레임워크를 개발함.
연구 목표대비 연구결과
1. 약물 관련 공개 리소스를 활용한 통합 지식 그래프 생성 및
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