Multi-modal Integration of Enhanced Drug Side Effect Prediction using Structure, Text, and Gene Expression

다중 데이터 융합 기반 약물 부작용 예측 모델: 약물구조, 텍스트, 유전자 발현 데이터의 통합 분석

본 연구는 약물 부작용 예측의 정밀도 향상을 목표로, 약물 구조 정보, 부작용 텍스트 표현, 그리고 약물 처리에 따른 유전자 발현 데이터를 통합하는 다중 데이터 융합 접근법을 제안한다. 이질적인 정보를 통합해 입력 데이터로 구성한 후, 단일 예측 모델을 구축하고 특정 약물에 따른 부작용 발생 여부를 예측하는 딥러닝 모델을 개발했다. 특히, 다양한 데이터 조합을 통해, 모델 성능을 체계적으로 비교 분석하여, 각 데이터들이 약물 부작용을 예측에 미치는 영향을 분석했으며, 이를 통해 유전자 발현 데이터의 통합이 부작용 예측 성능에 중요한 영향을 미치는 것을 확인했다.