심근세포의 활동전위로부터 약물의 심장 독성 위험군을 분류하기 위한 함성곱 신경망의 활용
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2021
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Korean
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학술저널
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732-733(2쪽)
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약물로 인해 발생하는 심장의 부작용은 1960 년대부터 발생되어왔다. 약물로 인해 발생되는 심장 독성 부작용을 미연에 방지하고자 2005 년 시장에 유통되기전 시험하는 심장독성 평가 가이드라인을 만들어 규제하고 있다. 하지만 기존의 약물 독성평가를 개정하고자 새로운 복합적 부정맥 유도 평가(CiPA)를 2013 년에 시작하였다. 이러한 새로운 패러다임은 약물의 독성평가를 시험관내 시험에서 컴퓨터 모델링을 통한 시험이다. 본 연구에서는 컴퓨터 심근 세포모델을 통해 계산된 활동전위 형상을 입력으로 하여 추출된 특성으로 일차원 합성곱 인공신경망 모델을 사용한다. 약물의 위험군은 부정맥 유발정도에 따라 고 위험군, 중위험군, 저위험군으로 분류한다. 패러다임에 따른 불확실성 정량화를 따르고 계산된 약물의 위험군 분류 성능은 AUC 를 기준으로 고위험군은 0.97, 중위험군은 0.8, 저위험군은 0.96 의 성능을 보였다.
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