서지주요정보
Discovering candidates for drug repositioning based on biomedical semantic information = 생물의학적 의미정보에 기반한 신약재창출 후보 발굴 기법
서명 / 저자 Discovering candidates for drug repositioning based on biomedical semantic information = 생물의학적 의미정보에 기반한 신약재창출 후보 발굴 기법 / Kyung-Hyun Park.
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 2011].
Online Access 원문보기 원문인쇄

소장정보

등록번호

8022482

소장위치/청구기호

학술문화관(문화관) 보존서고

MBiS 11004

휴대폰 전송

도서상태

이용가능(대출불가)

사유안내

반납예정일

리뷰정보

초록정보

It is a problem to be high costs, long research time and high failure rate during drug development process. In order to solve this problem, drug repositioning which is to use known drugs to new diseases has been an important part of research because it would reduce costs and time of drug development process. Previous research has focused on the literature mining and simple database integration using ABC model. ABC model is to assume that A-C relationship could be deduced by integrating known A-B and B-C relationships. In this paper, we suggest the template model using database integration to discover candidates for drug repositioning based on biomedical semantic information. Our research model finds a similar disease pair with shared symptoms and then shared association genes, pathways or biological processes. Also, the similar disease pair could share also their drugs. From this semantic information, it is possible to discovery candidates for drug repositioning. From the research validation, our candidates for drug repositioning are actually experimented in clinical trials database and the biomedical literature. Therefore, we notice that our research model is a useful tool for drug developers. In the future work, we are going to organize a template and take various biological relationship databases in order to create more elaborate model.

새로운 약물 발굴을 하기 위해서는 많은 비용, 긴 연구기간 그리고 높은 실패율이 문제가 된다. 이런 새로운 약물 발굴의 문제점을 해결하기 위해서 이전의 약물을 다른 질병에 사용 할 수 있는 신약재창출 방법에 대한 연구가 주목 받고 있다. 왜냐하면 이런 신약재창출 은 약물 발굴의 비용과 시간을 줄일 수 있기 때문이다. 신약재창출에 대한 이전연구는 ABC모델을 이용한 문헌 마이닝기법과 저장소 통합방법이 이용되었다. ABC 모델이란, 알려진 A-B관계와 B-C관계를 통합하여 이전에 알지 못했던 새로운 A-C관계를 추론하는 모델을 말한다. 이 논문에서 우리는 신약재창출을 위한 후보를 발굴하기 위해서 생물의학적 의미정보에 기반한 템플릿을 이용한 방법을 제안한다. 이 연구는 "질병의 증상을 공유하고 이 질병과 관련된 유전자, 신호전달경로, 또는 생물학적 작용을 공유하는 질병 쌍은 서로의 약물 또한 공유한다."는 의미정보기반의 추론모델로 새로운 신약재창출을 위한 후보를 발굴하게 된다. 검증 결과 이 연구를 통해서 찾은 신약재창출을 위한 질병-약물후보 중 실제로 임상 실험 중이거나 생물의학문헌에 처방 기록이 있는 약물을 찾을 수 있었다. 그러므로 우리의 연구모델은 약물 개발자들에게 유용하게 사용될 수 있을 것이라고 기대된다. 앞으로 우리는 추론 템플릿을 교정하고 다양한 생물의학 관계정보를 추가하여 더욱 정교한 추론 모델을 만들 계획이다.

서지기타정보

서지기타정보
청구기호 {MBiS 11004
형태사항 iv, 38 p. : 삽화 ; 30 cm
언어 영어
일반주기 저자명의 한글표기 : 박경현
지도교수의 영문표기 : Do-Heon Lee
지도교수의 한글표기 : 이도헌
학위논문 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 바이오및뇌공학과,
서지주기 Reference : p. 33-34
QR CODE

책소개

전체보기

목차

전체보기

이 주제의 인기대출도서