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소규모 데이터세트에서 강건성을 유지하는 hERG 연관 심장독성 예측 딥러닝 아키텍처 = Robust Deep Learning Architecture for hERG-related Cardiotoxicity Prediction on Small-Scale Dataset
저자
발행기관
학술지명
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지(KIISE Transactions on Computing Practices (KTCP))
권호사항
발행연도
2022
작성언어
Korean
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KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
339-347(9쪽)
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In the early stage of new drug development, it is critical to evaluate the human Ether-a-go-go-related gene (hERG) ion channel inhibitory activity for drug candidates. Since druginduced blockade of hERG ion channels prolongs the QT interval and induces serious cardiac toxicity such as arrhythmias, various predictive tools are used to screen for hERG-related cardiotoxicity in the early-stage of drug development. However, most hERG-associated cardiotoxicity trials are conducted by companies and are not published, because these are corporate assets and confidential information.
In this study, we propose a deep learning architecture to predict hERG ion channel blocking activity using chemical property-based data representation as well as structure-based data representation on small-scale dataset. The model was trained using the hERG benchmark dataset provided by Therapeutics Data Commons (TDC) and compared with nine models. As a result of performance evaluation, the proposed model’s evaluation showed an average accuracy of 0.744, a precision of 0.916, a recall of 0.735, an F1-Score of 0.794, and an AUROC of 0.887. Compared with the existing nine models, our proposed model achieved the highest AUROC.
신약개발 초기 단계에서 후보물질의 human Ether-a-go-go-related gene(hERG) 이온 채널 저해 활성을 평가하는 것은 매우 중요하다. 약물에 의한 hERG 이온 채널의 차단은 심장의 QT 간격을 연장시켜 부정맥과 같은 심각한 심장 독성을 유발하기 때문에, 신약개발 초기 단계에서 hERG 관련 독성을 스크리닝하기 위해 다양한 예측 도구들이 이용되고 있다. 하지만, 대부분의 hERG 연관 심장독성 실험은 기업에서 수행되고 기밀정보에 해당하기 때문에 거의 공개되고 있지 않은 실정이다. 본 연구에서는 한정된 데이터로 약물의 화학적 성질 기반 데이터 표현 및 화합물 구조 기반 데이터 표현을 동시에 이용하여, hERG 이온 채널 차단을 강건성 높게 예측하는 딥러닝 아키텍처를 제안한다. Therapeutics Data Commons(TDC)에서 제공하는 hERG 벤치마크 데이터 세트를 이용해 모델을 학습하였고 9종의 모델들과 비교하였다. 제안된 모델에 대한 성능 평가 결과 평균 정확도 0.744, 정밀도 0.916, 재현율 0.735, F1-Score 0.794, AUROC 0.887를 달성하였고, 기존 9종의 모델들에 비해 향상된 성능을 보여주었다.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2022 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2019-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2014-09-16 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 -> 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지외국어명 : Journal of KIISE : Computing Practices and Letters -> KIISE Transactions on Computing Practices | KCI등재 |
2013-04-26 | 학술지명변경 | 외국어명 : Journal of KISS : Computing Practices and Letters -> Journal of KIISE : Computing Practices and Letters | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-10-02 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 -> 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터외국어명 : Journal of KISS : Computing Practices -> Journal of KISS : Computing Practices and Letters | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2002-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 0.29 | 0.29 | 0.27 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.24 | 0.21 | 0.503 | 0.04 |
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