약물-질병 이분 네트워크를 통한 약물 재창출

Abstract

지난 몇 년간 새로운 약물이 개발되는 비율은 매우 감소하였다. 이를 해결하려는 방법 중 약물 재창출이 주목받고 있다. 약물 재창출이란 기존에 검증된 약물의 새로운 적응증을 찾는 것으로 약물 개발의 시간, 비용적 문제를 해결할 수 있다. 본 연구에서는 새로운 약물-질병 관계를 예측하기 위하여 약물 관련 데이터와 질병 관련 데이터를 통해 약물 간 유사도, 질병 간 유사도를 측정하고, 약물-질병 이분 네트워크를 구축한다. 이분 네트워크에서 공통된 적응증을 갖는 약물들을 통해 새로운 약물-질병 관계를 구한다. AUC(Area Under the ROC Curve) 값을 측정하여 본 연구 방법이 기존의 GBA(Guilt By Association) 방법보다 더 좋은 결과를 얻는 것을 보였다. 또한 피셔의 정확성 검정을 통해 본 연구에서 예측한 후보 약물-질병 관계가 KEGG 데이터베이스에 통계적으로 유의하게 포함된 것을 확인하였다.