Detailed Information

Cited 0 time in webofscience Cited 0 time in scopus
Metadata Downloads

베이지안 모델 기반 약물유사 화합물의 간 독성 예측open accessPredicting Hepatotoxicity of Drug-like compounds based on Bayesian model

Other Titles
Predicting Hepatotoxicity of Drug-like compounds based on Bayesian model
Authors
채한화박원철진영배임다정
Issue Date
Jan-2024
Publisher
한국산학기술학회
Keywords
Hepatotoxicity; Drug-like Compounds; Bayesian Model; Quantitative Structure-toxicity Relationship; TOPKAT@
Citation
한국산학기술학회논문지, v.25, no.1, pp 626 - 645
Pages
20
Indexed
KCI
Journal Title
한국산학기술학회논문지
Volume
25
Number
1
Start Page
626
End Page
645
URI
https://scholarworks.gnu.ac.kr/handle/sw.gnu/69876
DOI
10.5762/KAIS.2024.25.1.626
ISSN
1975-4701
2288-4688
Abstract
간 독성을 예측하는 것은 약물유사-화합물의 안전성 평가에 중요하다. 간 독성은 약물유사-화합물의 물리화학적 성질, 특히 구조적 특성과 관련이 있다. 이번 연구에서 정량적 구조-독성 상관관계(QSAR)로 498개 약물유사- 화합물의 간 독성을 예측하기 위하여 베이지안 모델을 개발했다. 베이지안 모델은 25개 구조 표현자(예. ECFP6 화학결합 지문)를 사용하여 498개 약물유사-화합물의 간 독성을 예측했으며, 그 결과 민감도, 특이도 및 정확도가 각각 97.2%, 86.9%, 90.6%였다. 이 베이지안 모델은 498개 약물유사-화합물의 구조로부터 간 독성/무독성 화합물분류를 결정하는 데 유용하였다. 베이지안 모델 기반으로 간 독성 예측 후, TOPKAT@ 독성모델을 사용하여 독성학적 종말점(예. LD50, LOAEL) 및 Ames 변이원성, 수컷과 암컷 마우스 대상 발암성, 발생 독성 가능성과 연관된 간독성 영향을 예측했다. 약물 관련 부작용을 최소화하기 위해서, 베이지안 모델 기반 간 독성 예측과 TOPKAT@ 독성모델로부터 간 독성의 영향을 예측하는 것은 약물유사-화합물의 안전성 평가를 수행하는 데에 실험적 접근법을대체할 수 있다. 결과적으로, 우리의 독성모델은 동물실험모델 기반의 독성 연구에서 소요 되는 시간과 비용을 줄이고 안전성과 유효성을 고려하여 선도화합물을 최적화하는 데 활용될 것이다.
Files in This Item
There are no files associated with this item.
Appears in
Collections
수의과대학 > Department of Veterinary Medicine > Journal Articles

qrcode

Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

Related Researcher

Researcher Jin, Yeung Bae photo

Jin, Yeung Bae
수의과대학 (수의학과)
Read more

Altmetrics

Total Views & Downloads

BROWSE