모든 약물은 신체 내에서 특정한 작용을 하며, 많은 경우 합병증 또는 기존 약물치료 중 새롭게 발생하는 증상에 의해 약물이 혼용되는 경우가 발생한다. 이런 경우 신체 내에서 예상치 못한 상호작용이 발생할 수 있다. 따라서 약물 간 상호작용을 예측하는 것은 안전한 약물 사용을 위해 매우 중요한 과제이다. 본 연구에서는 다중 약물 사용 시 발생 가능한 약물 간 상호작용 예측을 위해 약물 정보 문서를 이용해 학습시키는 딥러닝 기반의 예측 모델을 제안한다. 약물 정보 문서는 DrugBank 데이터를 이용해 약물의 작용 기전, 독성, 표적 등 여러 속성을 결합해 생성되었으며, 두 약물 문서가 한 쌍으로 묶여 딥러닝 기반 예측 모델에 입력으로 사용되고 해당 모델은 두 약물 간 상호작용을 출력한다. 해당 연구는 임베딩 방법이나 데이터 전처리 방법 등 다양한 조건의 변화에 따른 실험 결과의 차이를 분석하여 차후 새로운 약물쌍 간 상호작용을 예측하는 데에 활용이 가능하다.
DDI 추출은 생물 의학 문헌으로부터 약물-약물 상호작용(Drug-Drug Interaction) 관계를 추출하는 작업으로, 기존에 알려지지 않은 인체 내 약물 간의 효과 또는 부작용 정보를 제공하는데 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 PCNN 모델을 활용하여 특징 추출 과정을 자동화하고 약물 개체 간의 구조 정보를 포착해 개체 간 관계를 효율적으로 추출하였으며, 생물 의학 문헌에서 쓰이는 생소한 용어를 보다 풍부하게 표현하기 위해 5가지 버전의 단어 임베딩을 PCNN의 채널로 사용하였다. 본 연구에서 제안하는 MC-PCNN 모델의 성능 평가를 위해 DDI'13 Corpus 데이터를 사용하여 비교 실험을 진행하였으며, 그 결과 기존 연구보다 $F_1$ 점수 기준 최대 2.05%p 향상된 성능을 보이며 DDI 관계 추출에서 효과적인 방법론임을 확인하였다.
많은 심혈관질환약물과 향정신성약물 간에 다양한 약물상호작용이 존재하며 이러한 약물들의 대부분이 시트크롬(cytochrome, CYP)450 효소의 기질, 억제제, 유도제로 작용하면서 약물상호작용이 일어나게 된다. 주로 CYP2D6와 CYP3A4를 억제하는 향정신성약물로 인해 같이 투여되는 심혈관질환약물의 효과가 변할 수 있고 부작용까지 나타날 수 있다. 이런 상황을 고려하고 반대의 경우도 포함하여 흔히 처방되는 두 종류의 약물을 병용 투여하는 경우 고려해야 할 부분에 대해서 심혈관질환약물 분류에 따라 논하였다. 대부분의 베타차단제는 CYP2D6의 대사에 의존하므로 이 대사를 억제하는 bupropion, chlorpromazine, haloperidol, SSRIs, quinidine 등을 사용했을 때 베타차단제의 독성이 나타날 수 있다. 앤지오텐신 관련 약물과 이뇨제가 lithium의 농도를 변화시키는 점도 고려하여야 한다. 칼슘통로차단제 및 콜레스테롤강하제를 CYP3A4의 강력한 억제제인 amiodarone, diltiazem, fluvoxamine, nefazodone, verapamil 등과 함께 사용하였을 때 약물 상호작용에 따른 부작용에 유의하여야 한다. 항부정맥제를 복용하는 환자에서 QT 간격 증가를 야기하는 약물이나 관련 CYP450 효소를 억제하는 약물을 동시에 투여하는 것은 삼가거나 적극적인 관찰이 필요하다. Digoxin과 warfarin이 병용 투여되는 향정신성약물로 인해 혈중 농도가 변하는 것도 임상적으로 중요하다.
Poly(acrylic acid) 와 poly(vinyl alcohol) 을 이용하여 온도와 pH 에 감응성을 가지는 상호침투 가교 고분자 히드로겔을 합성하고 약물의 투과도를 측정하였다. 이 히드로겔은 고분자 구조 내에 이온기를 포함하고 있으므로 팽윤 시에 외부의 pH 와 이온 세기의 영향을 크게 받았으며 이온기와 용액과의 상호작용이 증가할수록 팽윤도가 감소하였다. 히드로겔을 이용한 약물의 투과실험에서 비이온성 약물의 경우 약물 입자의 크기에 따른 분리가 가능하였으며 이온성 약물의 경우 고분자 히드로겔의 구조차 외부 pH, 약물의 구조에 따른 상호작용에 의하여 투과가 이루어짐을 알 수 있었다.
영양소와 약물은 생물학적 운명 -즉, 흡수.대사.배설 과정이 유사하여 이 과정에서 상호 작용한다. 약물은 영양소의 흡수.대사.배설에 영향을 미치고 이로 인해 영양상태를 변화시킬 수 있다. 또한 영양상태 및 식이요인은 약물의 이용상태를 변경시킬 수 있다. 따라서 약물치료를 받는 개개인은 좋은 영양상태 유지를 위한 지식을 필요로 하고, 그 질병과 연계한 식이 변형의 중요성을 인식하여야 한다. 영양가 높고 균형 잡힌 식사가 개인의 건강을 유지하는데는 물론이고 영양 불량이나 약물의 약리작용 변경으로 인한 위험을 감소시킬 수 있다.
현재까지 개발된 약물들은 그 종류가 매우 다양하며 그 작용기전 또한 매우 다양하다. 약물이 작용하는 기전에 따라 같은 약물이 다른 용도로 사용되기도 하고, 약물이 어떤 Target 들에 작용을 하게 되면 생체 내에서 이 Target 이 다른 생체 내 분자들과 상호작용을 함으로써 우리가 원하는 약효나 원치 않았던 부작용들이 나타나게 된다. 이렇듯 약물과 그 약물이 작용하는 Target에 대한 정보의 구축은 약물의 매우 중요한 정보이며, 이러한 정보의 데이터베이스화는 차후 신약개발에 있어 매우 중요한 정보로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 이렇게 구축된 약물 데이터베이스에 대하여 이의 사용자 편의성을 극대화하는 효율적인 검색 모듈을 제시한다.
본 논문은 유체-구조 상호작용기법을 활용하여 약물을 일정하게 공급할 수 있는 약물주입기의 성능을 예측하고 이를 바탕으로 탄성체 구조의 최적 설계안을 제안한다. 탄성체 약물주입기는 지속적인 약물치료를 필요로 하는 재택환자에게 일정하고 안정된 속도로 약물을 주입하기 위해 개발되었으며, 약물을 수용하는 탄성체의 회복력을 이용하여 일정시간 동안 지속적으로 약물을 공급하는 장치이다. 기존의 탄성체 약물주입펌프는 약물의 잔여량에 따라 주입 압력이 변하고, 약물의 주입량이 시간이 지남에 따라 감소하는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위하여 약물이 주입되고 배출되는 전 단계에 걸쳐 일정한 압력을 유지하도록 기구부를 최적설계하고, 유한요소해석 및 실험을 통해 성능을 검증하였다.
당해년도에는 HBV-X와 결합하는 상대 단백질을 탐색하는 것이 주목적이다. 이 목적으로 1) 우선 생물학적 활성을 보유하는 X-단백질을 E. coil system에서 다량으로 생산하는 공정을 확립하였으며 2) 이 X-단백질을 labelling한 후 Probe로 사용하여 liver cell내에 존재하는 43Kd, 48Kd, 55Kd, 100Kd의 단백질이 HBV-X에 결합하는 것을 확인하였으며 3) liver cell expression library를 screening하여 HBV-X와 결합하는 단백질을 coding하는 유전자를 cloning하여 현재 각 clone들을 규명하고 있는 중이다. 4) 또한 암억제 유전자 산물인 p53과 X-단백질과의 상호작용을 발견하였다. 이러한 결과는 X-단백질이 간암의 발생에 작용하는 기작을 설명할 수 있는 중요한 발견이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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