Speaker
지현 장
(Gyeongsang National University)
Description
다제병용 처방의 증가로 발생하는 약물-약물 상호작용(drug-drug interaction: DDI) 부작용은 개별 요소의 특성만으로 예측하기 어려운 복잡계의 대표적인 창발 현상이다. 이를 규명하기 위한 네트워크 과학적 접근이 주목받고 있으나, 기존 연구는 해외 데이터베이스의 위상 구조에 의존하여 국내 처방 환경을 반영하지 못하는 한계가 있다. 본 연구에서는 한국의약품안전관리원 의약품안전사용서비스(drug utilization review: DUR) 정보 및 약학정보원 데이터를 기반으로 1,259개 약물 성분과 9,563개 상호작용으로 구성된 DDI 네트워크를 구축하였다. 특히, 건강보험심사평가원의 실소비량 데이터를 기하평균 형태의 상호작용 가중치로 도입하여 실제 임상 환경에서의 네트워크 동역학적 위험도를 정량화하였으며, Kiwi 형태소 분석기를 활용하여 임상효과 텍스트를 19개 부작용 카테고리로 분류하였다. 또한, node2vec 임베딩을 통해 약물 간 네트워크 위상적 유사성을 학습하고, 코사인 유사도 기반으로 신규 약물의 부작용을 예측하는 시스템을 개발하였다. 본 연구는 국내 실데이터를 반영한 가중 네트워크 구축과 부작용 분류 및 예측 파이프라인을 제시함으로써, 향후 복잡계 방법론 기반의 약물 안전성 모니터링 및 처방 가이드라인 개발에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Primary author
지현 장
(Gyeongsang National University)
Co-author
Prof.
상훈 이
(경상국립대학교)
