정보과학회논문지 (Journal of KIISE)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
EFA-DTI: Edge Feature Attention을 활용한 약물-표적 상호작용 예측 |
| 영문제목(English Title) |
EFA-DTI: Prediction of Drug-Target Interactions Using Edge Feature Attention |
| 저자(Author) |
에르햄바야르 자담바
김수헌
이현수
김화종
Erkhembayar Jadamba
Sooheon Kim
Hyeonsu Lee
Hwajong Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 07 PP. 0825 ~ 0834 (2021. 07) |
한글내용
(Korean Abstract) |
신약개발은 의약 화학, 시스템 및 구조 생물학, 더 나아가 인공지능에 이르기까지 다양한 학문을 필요로 하기 때문에 난이도가 높은 분야라고 할 수 있다. 특히, 약물-표적 상호작용(DTI) 예측은 방대한 양의 화합물로부터 질병을 치료할 수 있는 후보 물질을 도출해내는 과정으로, 신약 개발 과정에 있어 핵심 요소다. 최근에는 컴퓨터 성능이 비약적으로 발전함에 따라, DTI 예측에 소요되는 여러 측면의 비용을 줄이고자 인공지능 신경망을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 Edge Feature Attention을 적용한 Graph Net Embedding 및 Fingerprint를 활용한 약물 표현 생성과 ProtTrans를 활용한 단백질 표현 생성을 통해 약물과 표적 단백질 간의 상호작용 수치를 예측하는 모델을 제안한다. 해당 모델은 기존의 DTI 연구에서 가장 좋은 성능을 보였던 DeepDTA, GraphDTA보다 높은 성능을 달성하였으며, 이에 대한 실험 및 결과를 기술하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
Drug discovery is a high-level field of research requiring the coordination of disciplines ranging from medicinal chemistry, systems biology, structural biology, and increasingly, artificial intelligence. In particular, drug-target interaction (DTI) prediction is central to the process of screening for and optimizing candidate substances to treat disease from a nearly infinite set of compounds. Recently, as computer performance has developed dramatically, studies using artificial intelligence neural networks have been actively conducted to reduce the cost and increase the efficiency of DTI prediction. This paper proposes a model that predicts an interaction value between a given molecule and protein using a learned molecule representation via Edge Feature Attention-applied Graph Net Embedding with Fixed Fingerprints and a protein representation using pre-trained protein embeddings. The paper describes architectures, experimental methods, and findings. The model demonstrated higher performance than DeepDTA and GraphDTA, which had previously demonstrated the best performance in DTI studies. |
| 키워드(Keyword) |
BERT
사전학습모델
감정 분석
외적 결합
지식 증류
감정 자질
BERT
pre-trained model
sentiment analysis
external fusing
knowledge distillation
sentiment features
인공지능
그래프 임베딩
어텐션 메커니즘
약물-표적 상호작용
AI
graph embedding
attention mechanism
drug-target interaction
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