• 제목/요약/키워드: 질병변경치료

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2-Methyl-4-(phenyldiazenyl)phenyl picolinamide의 o-toluidinyl 구조가 AHR 길항저해 활성에 미치는 영향 (The Impact of o-Toluidinyl Structure of 2-Methyl-4-(2-methylphenyldiazenyl)phenyl picolinamide on the AHR Antagonistic Activity)

  • 이효성
    • 한국융합학회논문지
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    • 제8권1호
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    • pp.115-121
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    • 2017
  • AHR(Aryl Hydrocarbon Receptor, 방향성탄화수소 수용체)은 리간드에 의해 활성화되어 체내 외래물질의 대사를 조절하는 전사인자다. 생체 내에서 AHR의 생리학적 역할은 오랜 기간 연구되어 왔으나 antagonist를 비롯한 적절한 화학적 도구의 부재로 그 역할 규명이 제한되어 있다. AHR이 암을 비롯한 여러 질병의 발병기전에 관여되어 있다는 것이 밝혀짐에 따라 유효한 약물 표적으로 간주되나 화학적 도구의 부재로 인해 치료용 약물 개발 역시 제한되어 있다. 기존 antagonist 들은 저농도에서는 활성이 있으나 높은 농도에서는 AHR의 활성화를 유도하는 부분적 antagonist이므로 순수 저해활성을 가지는 신규 antagonist의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 2-methyl-4-(2-methylphenyldiazenyl)phenyl picolinamide의 o-toluidinyl 고리구조의 변경하여 활성을 평가하는 유기화학과 분자생물학의 융합연구를 통하여 o-toluidinyl 구조를 최적화하였다.

딥러닝 기반 80대·90대·100대 남녀 대상 폐암 진단 후 사망률 예측에 관한 연구 (A Study on the Prediction of Mortality Rate after Lung Cancer Diagnosis for Men and Women in 80s, 90s, and 100s Based on Deep Learning )

  • 변경근;이덕규;이세영
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제16권2호
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    • pp.87-96
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    • 2023
  • 최근 의학계에서도 딥러닝 기술을 이용한 질병의 치료결과 예측 연구가 활발하다. 그러나, 소규모 환자 데이터와 특정한 딥러닝 알고리즘을 선택·활용, 연구를 진행하여 특정 조건 아래에서 의미 있는 결과를 보여주었다. 본 연구에서는 연구 결과의 일반화를 위하여 환자 대상을 좀 더 확대·세분화하여 80대·90대·100대 남녀 대상으로 폐암 진단 후 사망률 예측 연구 결과를 도출하였다. 건강보험심사평가원의 대규모 진료 정보와 다종의 딥러닝 알고리즘을 제공하는 AutoML을 이용, 80대·90대·100대 남녀의 폐암 진단 후 84개월간의 사망률 예측을 위해 Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, Logistic Regression 등 5개 알고리즘별 모델을 생성하고 이를 통해 예측 성능을 비교하고 사망률에 영향을 미치는 요인에 대한 분석도 추진하였다. 연구 결과, 80대와 90대에서 남성이 여성보다 사망 예측률이 더 높았으며 100대에서는 여성의 사망 예측률이 남성보다 높게 나타났다. 그리고 사망률에 가장 큰 영향을 미치는 요인으로는 치료기간으로 분석되었다.

머신러닝 기반의 신약 재창출 관련 연구 동향 분석 (Analysis of Research Trends Related to drug Repositioning Based on Machine Learning)

  • 유소연;임규건
    • 경영정보학연구
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    • 제24권1호
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    • pp.21-37
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    • 2022
  • 신약을 개발하는 한 가지 방법의 하나인 신약 재창출(Drug Repositioning)은 이미 사람들에게 사용할 수 있도록 승인된 약물들이 다른 용도로 사용되도록 하여 새로운 적응증을 발견하는 유용한 방법이다. 최근에는 머신러닝 기술의 발달로 방대한 생물학적 정보를 분석하여 신약 개발에 활용하는 경우가 증가하고 있다. 신약 재창출에 머신러닝 기술을 활용하면 효과적인 치료법을 신속하게 찾아내는 데 도움을 줄 것이다. 현재 심각한 급성 호흡기 증후군인 코로나바이러스(COVID-19)에 의한 신종 질병으로 전 세계가 힘든 시간을 보내고 있다. 이미 임상적으로 승인된 약물의 용도를 변경하는 신약 재창출은 COVID-19 환자를 치료하기 위한 치료제의 대안이 될 수 있다. 본 연구는 머신러닝 기법을 활용하여 신약 재창출 분야에 대한 연구 동향을 살펴보고자 한다. Pub Med에서 웹 스크래핑 기법을 사용하여 'Drug Repositioning'이라는 키워드로 총 4,821건의 논문을 수집하였다. 데이터 전처리 후, 4,419건의 논문을 대상으로 빈도분석, LDA 기반 토픽모델링, Random Forest 분류 분석 및 예측 성능평가를 수행하였다. Word2vec 모델을 기반으로 연관어를 분석하였고, PCA 차원 축소 후 K-Means 군집화하여 레이블을 생성한 후, t-SNE 알고리즘을 이용하여 논문이 형성하고 있는 그룹을 시각화하고, LDA 결과에 계층적 군집화를 적용하여 히트맵으로 시각화하였다. 본 연구는 신약 재창출과 관련된 연구 주제가 무엇인지를 파악하고, 머신러닝 알고리즘을 사용하여 대량의 문헌에서 의미 있는 주제를 도출하고 시각화하는 방법을 제시하였다. 향후 신약 재창출 분야의 연구나 개발 전략을 수립하기 위한 기초자료로 활용되는 데 도움을 줄 것이라고 기대한다.

새로운 분류법에 따른 소아 위장관 우유 알레르기 질환에 관한 임상적 고찰 (Clinical Observations of Gastrointestinal Cow Milk Allergy in Children According to a New Classification)

  • 황진복;최선윤;권태찬;오훈규;감신
    • Pediatric Gastroenterology, Hepatology & Nutrition
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    • 제7권1호
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    • pp.40-47
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    • 2004
  • 목 적: 효율적인 진단과 치료 및 적절한 의학적 교류를 목적으로 소아 위장관 알레르기 질환의 새로운 분류법이 발표되었다(J Pediatr Gastroenterol Nutr 2000;30:S87-94). 그러나 명칭과 분류의 변경으로 이미 알려진 질환들이 새로운 질환으로 보고되기도 하는데, 저자들은 새로운 분류법에 따른 소아 위장관 알레르기 질환의 질병군에 관하여 알아보고, 국내에서 이미 보고된 관련 문헌을 함께 고찰하여 의학적 교류에 혼선을 최소화 하고자 한다. 방 법: 2003년 3월부터 7월까지 계명대학교 의과대학 소아과를 방문하여, 우유 유발 및 제거시험, 내시경을 이용한 조직생검 등을 이용하여 소아 GI-CMA로 진단된 37례(남 19, 여 18)를 대상으로 후향성 조사하였다. 새로운 분류에는 포함되지 않았으나 위식도역류 관련 알레르기를 추가하였다. 국내 문헌은 소아과학회지, 소아소화기영양학회지, 소아알레르기호흡기학회지를 근거로 고찰하였다. 결 과: 1) 대상 환아의 연령은 2주~15개월, 평균 $5.4{\pm}4.8$개월이었다. 2) 출생체중은 전례에서 10~90백분위수를 차지하였으며, 25~75백분위수가 25례(68%)를 차지하였다. 내원 당시 체중은 3백분위수 이하가 18례(49%)이었다. 3) 증상발현에서 진단까지 걸린 시간은 2주~12개월, 평균 $2.4{\pm}3.3$개월이었다. 4) IgE 군인 IgE 매개형 우유알레르기(IGE) 6례(16%), IgE와 Non-IgE 혼합군인 호산구성 위장관염(EOS) 2례(5%), Non-IgE군인 전형적 우유 단백질 유발 장관염(CMPIE-T) 7례(19%), 비전형적 우유 단백질 유발 장관염(CMPIE-AT) 5례(14%), 알레르기성 대장염(AC) 12례(32%)이었다. 위식도역류증 관련 우유 알레르기(GERA)는 5례(14%)이었다. CMPIE-T 전례에서 소장 조직생검상 장병증이 관찰되었다. 5) 진단 당시 연령은 IGE $4.3{\pm}0.8$개월, EOS 생후 2주와 14개월, CMPIE-T $3.8{\pm}4.6$개월, CMPIE-AT $10.4{\pm}3.8$개월, AC $3.4{\pm}3.9$개월, GERA $7.8{\pm}5.7$개월로 질환군간 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 6) 내원 당시 3백분위수 이하를 보인 경우가 IGE 17%, EOS 0%, CMPIE-T 86%, CMPIE-AT 60%, AC 25%, GERA 100%로 질환군간 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 7) 국내 문헌을 고찰하여 소아 위장관 우유 알레르기 질환은 만성설사, 난치성설사, 우유 불내성, 우유 알레르기, 위장관 알레르기, 우유 과민성 장병증, 호산구성 위장관염, 알레르기성 대장염 등의 용어로 보고되었다. 결 론: 새로운 분류법에 따른 소아 위장관 우유 알레르기 질환은 연령, 임상 증상, 위장관 침범 부위에 따라 특징적인 유형으로 구분할 수 있으며, 임상적으로 드물지 않다. 국내의 문헌을 통하여 다양한 용어로 각 유형의 알레르기 질환들은 연구 보고되어 왔다.

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