라이프사이클 기반 시니어헬스 융합연구센터

○ 출원등록구분: 출원

○ 출원등록국가: 대한민국

○ 출원등록번호: 10-2022-0184890

○ 출원등록일: 202212

○ 출원자명: 충남대학교 산학협력단

○ 발명자명: 윤휘열

○ 주요내용

신약개발 분야에서 머신러닝 기술은 활발히 활용되고 있으며 대부분 후보약물의 구조정보를 해석하는 QSAR 모델 개발에 집중되어 있음. 본 특허는 신약 후보물질의 약리학적 성질을 예측하는 방법에 관한 것임.

본 발명은 방대한 데이터로 사전 학습된 자연어 처리 모델을(natural language processing model) 이용하여 화합물의 약리학적 성질에 대한 복합적인 패턴을 학습할 수 있고, 실험이나 기타 시뮬레이션 이전에 화합물의 약리학적 성질을 예측할 수 있음. 이에 후보물질의 기초 약리학 성질의 적합성을 빠르게 판정할 수 있음.

또한, 본 발명은 개별적인 약리학 성질 시험결과가 아닌 복합적인 약리학적 성질을 다차원의 확률로 예측하여, 보다 정밀하게 후보물질의 약리학적 성질의 파악이 가능함. 모델은 다른방식의 학습과정을 거치는 네가지 하위 모델의 투표를 통한 확률을 최종적으로 출력하고, 이에 후보물질에 대한 스크리닝 과정을 훨씬 빠르고 정확하게 진행할 수 있고, 효율적으로 신약 개발을 가속화할 수 있음.