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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 윤장혁
- 발행연도
- 2023
- 저작권
- 건국대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수24
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통상적 신약 개발과정은 약물의 작용점 선정, 3차에 걸친 임상 시험 등 복잡한 과정을 포함하며, 이로 인해 신약 개발 단계에 상당한 비용이 필요하다. 승인된 약물이나 임상 시험 약물의 새로운 의학적 용도를 개발하는 약물 재창출은 신약 개발과정의 시간과 비용을 절감할 수 있다. 의약 전문 데이터베이스, 논문 및 실험 데이터를 기반으로 한 약물 재창출 연구들이 다수 진행되었으나, 계산적 접근법에 기반한 약물 재창출 연구는 약물, 유전자 및 질병으로 대표되는 세 가지 생물학적 개체를 활용하지 않고, 약물과 유전자 간의 연관성 혹은 유전자와 질병 사이의 연관관계 데이터만을 활용하여 예측하는 경우가 많으며 이는 약물 재창출 가능성을 포괄적으로 고려하지 못한다. 반면, 실험적 접근법에 기반한 선행연구들은 시간 및 비용이 많이 드는 인프라를 필요로 하며, 이는 다량의 데이터를 계량적으로 고려하는 데 한계가 있다. 특히, 대부분의 약물 재창출 과정은 상업화 가능성에 대한 고려가 부족하여 후보 약물의 상업적 활용에 있어 현실적인 한계점을 지닌다. 따라서, 본 연구는 약물, 질병 및 유전자 간의 관계를 설명하는 의약 지식 그래프와 미국 FDA 오렌지 북의 특허를 결합하여, 생물학적 맥락을 고려함과 동시에 상업적 잠재력이 높은 약물을 탐색하는 접근법을 제안한다. 제시된 접근법은 1) 의약 데이터 수집 및 전처리, 2) 의약 지식 그래프 구축, 3) 약물 재창출 후보군 탐색, 4) 제약기술 생태계 구축, 5) 제약기술 생태계 기반 약물 재창출 기회 탐색의 절차를 따른다. 본 연구는 알츠하이머병에 대한 사례연구를 통해 기존 약물들의 알츠하이머병 치료제로서의 재창출 가능성을 식별하고 이들이 잠재적으로 신경퇴행성 질환에 적용될 수 있음을 확인하였다. 이 과정에서 전문가 기반의 과학적 근거 분석을 진행하였으며, 이는 1) PubMed, Google Scholar 등 학술검색 서비스 기반 후보 약물 및 질병 키워드 검색, 2) 검색 결과 2페이지까지의 문서 검토, 3) 질병 관련 키워드를 포함하여 약물과 질병 사이의 연관성을 제시하는 문헌 식별, 4) 식별된 논문의 수와 논문의 신뢰도를 고려하여 결과를 세 가지 등급으로 분류하는 절차를 따른다. 이를 통해 Scy-635, Apadenoson, Vipadenant 등 본 방법론을 통해 식별된 약물의 재창출 가능성을 확인하였다. 본 연구는 약물 재창출을 실현하기 위해 상업적 잠재력과 생물학적 맥락을 함께 고려하는 것의 중요성을 강조하며, 본 연구가 제시한 접근법은 특허 기반의 약물 재창출 체계를 수립하는 데 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
목차
제1장 서론 1제2장 배경 연구 6제1절 이론적 배경 61. 약물 재창출 62. FDA Orange Book 12제2절 방법론적 배경 151. 지식 그래프 152. 네트워크 표현 학습 173. 개체명 인식 19제3장 연구 방법론 22제1절 개요 22제2절 의약 데이터 수집 및 전처리 25제3절 의약 지식 그래프 구축 29제4절 약물 재창출 후보군 탐색 31제5절 제약기술 생태계 구축 37제6절 제약기술 생태계 기반 약물 재창출 기회 탐색 39제4장 사례연구 41제1절 약물 재창출 후보 식별 42제2절 약물 재창출 기회 탐색 48제5장 토의 54제1절 개요 54제2절 과학적 근거 분석 56제6장 결론 69제1절 요약 및 기대효과 69제2절 연구의 한계 및 추후연구 71참고문헌 73부록 90국문초록 102
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