Enhancing Drug Repurposing and Drug-Target Interaction Prediction through Multi-view Molecular Representation Learning
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(유형A)
2026년
2710112992
과학기술정보통신부
한국연구재단
연세대학교미래캠퍼스
조영래
5명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2025.09.01 ~ 2028.08.31
6,436만원
6,436만원
응용연구
대학
강원특별자치도 원주시
생명과학 > 융합바이오 > 생물정보학
본 연구 과제의 최종 목표는 multi-view 기반의 분자 표현 학습(Molecular Representation Learning) 기법을 개발하고, 표현 학습과 표현 통합을 통해 약물 재창출 및 약물-표적 상호작용 예측을 위한 신약 개발 Foundation 모델을 개발하는 데에 있습니다. 또한, 학습 데이터가 부족한 환경에서 모델의 강건함을 유지하기 위...
(1차년도) 약물의 multi-view 분자 표현 학습 기법 개발1.약물, 질병, 표적 단백질 데이터 전처리 및 벤치마크 데이터셋 구축- 개방형 데이터베이스로부터 취득한 약물, 표적 단백질, 질병 데이터에 대해, SMILES, 분자 그래프, 약물 간 상호작용 등 다양한 modality 별 전처리 진행- 분자 구조 데이터를 시각에 따라 원자 수준(atom-v...
본 연구의 결과물인 신약 개발 Foundation 모델은 개인 맞춤형 의료 및 희귀·난치 질환 치료에 활용 가능합니다. 약물-표적 상호작용 예측 결과를 기반으로, 특정한 단백질에 대한 약물 후보군 생성이 가능하고, 또한 약물 재창출 결과를 기반으로, 특정 질병에 대한 약물 후보군 생성 가능하고, 향후 희귀·난치 질환 치료에 활용 가능합니다. 실제, 본 연구...