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액티브마이닝에 의한 화학물질 군으로부터의 리스크분자 발견

전문가 제언: ○ 물질로부터 치료제를 발견하는 일은 많은 노력이 필요하지만 1년이면 수만 가지 종류의 의약품이 개발되어 시판되고 있다. 이들에 따른 의료 정보 또한 헤아릴 수 없이 많다. 따라서 이들 약품이나 의료정보에 대한 것을 치료제 별 또는 화학원소 별 등으로 분류하여 일관성 있게 관리하는 일은 상당한 시간과 노력이 필요로 된다.

○ 이러한 것을 해소하기 위하여 일련의 연구를 일본은 엑티브마이닝프로젝트(Active Mining Project)라 명명하여 추진하고 있다. 이들 연구과제 중 러프 집합에 근거를 둔 엑티브 마이닝에 의한 진료정보 생성 시스템의 개발(Development of the Ative Mining System in Medicine Based on Rough Sets)에서는 만성 웨일스 성 간염환자의 임상검사 데이터를 공통 데이터로 상정하고, B형․C형 간염경과의 상위나 인터페론 치료의 진효도(秦効度)를 규정하는 인자 등, 의학적으로 흥미 깊은 새로운 지식의 발굴을 목표로 유저와 전산기 사이의 상호작용을 깊게 하는 것을 지향한 데이터 마이닝 프로세스를 탐구하는 것이다.

○ 또 예외성 발견에 근거한 스파이럴적인 엑티브 마이닝(spiral active mining based on exception discovery), 메타 학습 기구에 근거하는 엑티브 마이닝(active mining based on meta learning scheme), 구조 데이터로부터의 엑티브 마이닝(active mining for structured data), 다단계 학습 방식에 의한 데이터 수집과 전처리의 자동화, WWW에서의 메타 정보원의 획득(acquiring meta information resource in the WWW)과, 본 자료인 엑티브 마이닝에 의한 화학물질 군으로부터의 리스크 분자 발견(discovery of risk chemicals by active mining)의 과제를 수행하고 있다.

○ 엑티브마이닝에 의한 화학물질 군으로부터의 리스크 분자 발견의 과제 수행 결과로는 도파민 수용체 활성을 대상으로 하여 화학자가 이해할 수 있는 부분 구조 지식의 획득에 성공하였고, 구조 유사성 평가로 리스크 리포트 작성이 가능하다는 것을 밝혀 약리 활성이나 독성으로의 확장이 가능하여 앞으로 광범위하게 전개될 것이 기대된다. 진료나 치료 및 처방이 효과적으로 이루어질 수 있도록 정진의 노력이 필요하다.

저자: Takashi Okada ; Yoshimasa Takahashi
자료유형: 학술정보