• Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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• 2012.05a
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• pp.6-6
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• 2012

천연물의약품은 식물, 동물, 미생물 및 이의 세포내용물과 광물 등 자연계에 존재하는 물질을 의약품으로 사용한 것으로 말하며, 이들 중 대부분은 식물 유래이다. 식물추출물은 다양한 성분들이 서로 상호작용하면서 혼합되어 있는 형태로 다양한 질환에 대한 조합치료 (combination therapy)에 이용될 수 있어, 생체내에서 다중 타겟에 영향을 미치므로 천연물의 조추출물 (crude extract) 또는 다양한 성분이 함유되어 있는 용매분획물의 형태를 의약품으로 개발하거나, 이로부터 분리된 단일 성분 화합물 및 이의 합성유도체에 대하여 새로운 의약품, 즉 신약을 개발하고자 하는 노력이 시도되고 있다. 2011년 현재 전체의약품 시장에서 천연물의약품 및 천연물유래 의약품이 약 60%이상을 차지하고 있다. 그러나, 국내 천연물의약품 즉, 천연물신약의 개발은 2010년 기준으로 식약청 임상허가 신청현황에서 70%가 관절염과 관련된 의약품일 정도로 고령화에 따른 건강기능식품의 개발방향과 일치되고 있는 경향을 나타내고 있어 다양한 질환을 타겟으로 한 의약품의 개발이 미흡것으로 나타나고 있다. 이러한 경향은 천연물신약개발에 대한 프로세스에 대한 이해의 부족으로 새로운 시도가 이루어지지 않고 있음을 시사하며, 따라서 천연물신약허가에 필요한 제출자료 및 각 자료생산을 위한 방법 등 천연물신약 개발 및 허가를 위한 프로세스에 대하여 설명하였다.

• Information Systems Review
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• v.24 no.1
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• pp.21-37
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• 2022

Drug repositioning, one of the methods of developing new drugs, is a useful way to discover new indications by allowing drugs that have already been approved for use in people to be used for other purposes. Recently, with the development of machine learning technology, the case of analyzing vast amounts of biological information and using it to develop new drugs is increasing. The use of machine learning technology to drug repositioning will help quickly find effective treatments. Currently, the world is having a difficult time due to a new disease caused by coronavirus (COVID-19), a severe acute respiratory syndrome. Drug repositioning that repurposes drugsthat have already been clinically approved could be an alternative to therapeutics to treat COVID-19 patients. This study intends to examine research trends in the field of drug repositioning using machine learning techniques. In Pub Med, a total of 4,821 papers were collected with the keyword 'Drug Repositioning'using the web scraping technique. After data preprocessing, frequency analysis, LDA-based topic modeling, random forest classification analysis, and prediction performance evaluation were performed on 4,419 papers. Associated words were analyzed based on the Word2vec model, and after reducing the PCA dimension, K-Means clustered to generate labels, and then the structured organization of the literature was visualized using the t-SNE algorithm. Hierarchical clustering was applied to the LDA results and visualized as a heat map. This study identified the research topics related to drug repositioning, and presented a method to derive and visualize meaningful topics from a large amount of literature using a machine learning algorithm. It is expected that it will help to be used as basic data for establishing research or development strategies in the field of drug repositioning in the future.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.11 no.1
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• pp.11-18
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• 2022

De novo drug design is the process of developing new drugs that can interact with biological targets such as protein receptors. Traditional process of de novo drug design consists of drug candidate discovery and drug development, but it requires a long time of more than 10 years to develop a new drug. Deep learning-based methods are being studied to shorten this period and efficiently find chemical compounds for new drug candidates. Many existing deep learning-based drug design models utilize recurrent neural networks to generate a chemical entity represented by SMILES strings, but due to the disadvantages of the recurrent networks, such as slow training speed and poor understanding of complex molecular formula rules, there is room for improvement. To overcome these shortcomings, we propose a deep learning model for SMILES string generation using variational autoencoders with self-attention mechanism. Our proposed model decreased the training time by 1/26 compared to the latest drug design model, as well as generated valid SMILES more effectively.

• YAKHAK HOEJI
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• v.1 no.1
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• pp.15-19
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• 1948

전중전후를 통하여 일본서 본인이 직접혹은 간접으로 연관을 가졌든 신약품 몇가지를 선택하여 그 등장경위, 제조방법등을 간단히 소개하고저 한다.

• The Science & Technology
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• no.6 s.445
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• pp.72-74
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• 2006

• The Science & Technology
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• no.11 s.450
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• pp.75-77
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• 2006

• The Korean Society of Law and Medicine
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• v.21 no.3
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• pp.37-75
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• 2020

There have been affluent studies on the development of new drugs and these efforts have been crystallized into a separate field of pharmacology. Yet, a normative analysis pertinent to the development of new medicine is still in a dire need, except for studies regarding medical ethics. This piece of work aims to contemplate on the legal issues concerning the development of new drug, encompassing each and every stage of the development. In order to maximize the practicability of the research method adopted as aforementioned, this work strives to analyze the developing process of COVID-19 vaccine. The first step would be to introduce the developmental stages of inventing a new drug, especially that of a COVID-19 vaccine. After then, legal issues related to each developmental stage would be discussed. Henceforth, the legal analysis would contribute to predicting upcoming legal complexities and will be able to offer normative implications for the invention of new medicines.

• Proceedings of the Korean Society of Applied Pharmacology
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• 2000.04a
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• pp.1-2
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• 2000

일반적인 신약 개발 방법으로는 천연물로부터 선도화합물이 발견되었을 때 의약화학자들은 그 물질의 화학구조식 중에서 약리 작용에 필수 요건이 되는 구조 요소를 규정하고, 체계적인 분자변형을 통하여 약리 작용의 최적화 작업을 추진한다. 그러나 분자 내에 여러 가지 치환기를 도입할 수 있는 경우 수많은 유도체가 합성 가능하며, 실제로 이와 같은 많은 수의 유도체를 합성한다는 것은 현실적으로 불가능하다. 통계적으로 하나의 신약 개발에 드는 시간과 경비는 약 10년 이상의 기간과 3,000 억원 이상의 경비가 소요된다. 따라서 시간과 경비를 줄이는 노력의 하나로 실험분야에서는 조합 화학합성 (Combinatorial Chemical Synthesis, CCS) 기술인 새로운 개념의 고효율 합성 기술이나 이를 대량 검색할 수 있는 초고속 활성 검색법 (High Through-put Screening, HTS) 기술이 1990년대 초에 본격적으로 각광 받게되었고, 정보관리 시스템을 통한 library 구축, 컴퓨터를 이용한 구조-활성 관계 및 분자 설계 기법이 급속히 발전하게 되었다. 따라서 기존의 random screening에 의한 신약개발 방법으로부터 탈피하여 새로운 차원의 신의약 개발 방법의 필요성이 절실히 요구되고 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Applied Pharmacology
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• 1993.11a
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• pp.43-45
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• 1993

1987년도 이전의 우리나라 의약품 산업은 외국에서 제조한 원료의약품 및 완제의약품을 수입하여 판매 또는 공급하거나, 원료의약품을 합성한다하더라도 이미 외국에서 개발되어 사용되는 성분을 그대로 모방하는 단계에서 안주하고 있는 실정이었다. 그런데, 1987년도 국내에 도입된 물질특허 관계로 이러한 답습은 로얄티 지급 등 생산단가 상승으로 국내시장은 물론 국제시장에서의 경쟁약화로 기업경영의 저해요인으로 작용하게 되었다. 따라서 기업이 생존하기 위해서는 기업자체의 연구력 강화를 통하여 신약개발 기술력제고가 절실히 요구된다고 할 수 있으며 국내 제약업계가 신약창출을 목표로 과감한 투자와 더불어 연구인혁확보를 위해 노력하고 정부차원의 지원이 필요한 시기라고 말할 수 있다. 사실 이제까지 국내신약이라 하더라도 외국에서 유효성 안전성이 입증된 성분에 한해서만 공급되어지고 있는 실정이고 국내에서 신약개발이 완성되어도 이에 대한 제반 국내여건이 아직까지는 흡족하지 않은 상태이며, 특히 의약품 규격과 품질관리 방향은 다소 배타적인 요소로 간주되어 오고 있다.

• Proceedings of the PSK Conference
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• 2002.10a
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• pp.359.3-359.3
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• 2002

Protein-tyrosine phosphatase 1 B(PTP-l B). which plays a key role in insulin signaling. is rising as a fascinating target for type 2 diabetes and obesity. Many scientists in structural biology solved the three dimensional X-ray Crystal structure of this type of enzyme, so we could easily get the active site structure of PTP-1 B or complex structure with ligand. Our virtual screening study for PTP-1B exactly based on these crystal strucutures from public database. (omitted)