Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
신약 디자인을 위한 Self-Attention 기반의 SMILES 생성자 |
| 영문제목(English Title) |
Self-Attention-based SMILES Generationfor De Novo Drug Design |
| 저자(Author) |
PIAO SHENGMIN
최종환
김경훈
박상현
Jonghwan Choi
Kyeonghun Kim
Sanghyun Park
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 28 NO. 01 PP. 0343 ~ 0346 (2021. 05) |
한글내용
(Korean Abstract) |
약물 디자인이란 단백질과 같은 생물학적 표적에 작용할 수 있는 새로운 약물을 개발하는 과정이다. 전통적인 방법은 탐색과 개발 단계로 구성되어 있으나, 하나의 신약 개발을 위해서는 10 년 이상의 장시간이 요구되기 때문에, 이러한 기간을 단축하기 위한 인공지능 기반의 약물 디자인 방법들이 개발되고 있다. 하지만 많은 심층학습 기반의 약물 디자인 모델들은 RNN 기법을 활용하고 있고, RNN 은 훈련속도가 느리다는 단점이 있기 때문에 개선의 여지가 남아있다. 이런 단점을 극복하기 위해 본 연구는 self-attention 과 variational autoencoder 를 활용한 SMILES 생성 모델을 제안한다. 제안된 모델은 최신 약물 디자인 모델 대비 훈련 시간을 1/36 단축하고, 뿐만 아니라 유효한 SMILES 를 더 많이 생성하는 것을 확인하였다.
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영문내용
(English Abstract) |
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