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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이규민 (울산과학기술원) 이창헌 (울산과학기술원)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2021년 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 [2개 학회 공동주최]
발행연도
2021.6
수록면
2,846 - 2,869 (24page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

약물 재창출 가능성을 고려한 생성 및 예측 모델 기반 신약후보물질 발굴 방법론 개발
이규민 ,  이창헌 한국경영과학회 학술대회논문집 2021.06 학술대회자료
약물 재창출 가능성을 고려한 생성 및 예측 모델 기반 신약후보물질 발굴 방법론 개발
이규민 ,  이창헌 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2021.06 학술대회자료

초록· 키워드

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최근, 인공지능을 활용한 약물개발 연구가 활발히 진행중에 있다. 대표적으로, 신약발굴과 약물재창출 분야는 이미 많은 딥러닝 기반의 연구가 성공적으로 수행되었으며 괄목할 만한 성과들을 배출하고 있다. 해당 분야에서의 딥러닝 연구는 각각 약물 시퀀스 생성모델과 DTI (Drug-Target Interaction) 예측모델 개발이라는 주제로 독립적으로 발전하였다. 그러나, 기존 연구들은 두 분야 사이에 존재하는 학습구조의 유사성과 이를 반영하였을 때 창출될 수 있는 시너지를 간과하였다는 한계가 존재한다. 이에 본 연구는 두 분야의 시너지를 극대화하기 위해 시퀀스 생성과 DTI 예측을 동시에 수행하는 시퀀스-투-시퀀스 생성 모델 및 다층 퍼셉트론 예측 모델기반 학습 프레임워크를 제안한다. 해당 학습 프레임워크를 통해 우리는 약물 발견 및 재배치 작업을 동시에 처리할 수 있으며, 두 작업이 엔드 투 엔드로 학습되는 과정에서 그라디언트 공유를 통해 개별 작업에서 성능을 향상시켰다.

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