약물전달시스템 (DDS, drug delivery system)이란 기존 약물의 부작용을 최소화하고 약물이 가지고 있는 효능 및 효과를 최적화시켜 질병치유에 필요한 최소의 약물을 효과적으로 전달하기 위한 제형으로 정의될 수 있다. DDS 분야는 저비용과 짧은 개발기간으로 기존 약물의 새로운 제형개발을 가능하게 함으로써 차세대 바이오산업의 핵심으로 인식되고 있다.(중략)
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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v.14
no.1
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pp.26-35
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2003
Conventional antipsychotics are commonly used to treat children and adolescents suffered from schizophrenia to other neuropsychiatric conditions. Regrettably, studies for typical antipsychotics report high rates of sedation, orthostatic hypotension, and extrapyramidal side effects. Over the past few years, atypical antipsychotics have been prescribed for use in adults with psychotic symptoms. Child psychiatrists have begun using these drugs to children and adolescents hoping safe and better alternatives to the conventional antipsychotics. However, there is not enough short-term and almost no long-term data about atypical antipsychotics for pediatric patients. Therefore, the purpose of this article is to review what is known about the use of the atypical antipsychotics in young patients. To do so, an appropriate approach to the use of these drugs in child and adolescent patients my be offered.
Park, Chanhee;Cho, Minsoo;Park, Jangwon;Park, Sanghyun
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.01a
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pp.33-36
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2019
DDI 추출은 생물 의학 문헌으로부터 약물-약물 상호작용(Drug-Drug Interaction) 관계를 추출하는 작업으로, 기존에 알려지지 않은 인체 내 약물 간의 효과 또는 부작용 정보를 제공하는데 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 PCNN 모델을 활용하여 특징 추출 과정을 자동화하고 약물 개체 간의 구조 정보를 포착해 개체 간 관계를 효율적으로 추출하였으며, 생물 의학 문헌에서 쓰이는 생소한 용어를 보다 풍부하게 표현하기 위해 5가지 버전의 단어 임베딩을 PCNN의 채널로 사용하였다. 본 연구에서 제안하는 MC-PCNN 모델의 성능 평가를 위해 DDI'13 Corpus 데이터를 사용하여 비교 실험을 진행하였으며, 그 결과 기존 연구보다 $F_1$ 점수 기준 최대 2.05%p 향상된 성능을 보이며 DDI 관계 추출에서 효과적인 방법론임을 확인하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.05a
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pp.549-552
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2022
최근 소셜미디어 리뷰 데이터를 활용한 약물 이상 반응 탐지 연구가 활발히 진행되고 있지만, 약물을 복용하기 전 증상과 약물 이상 반응을 구분하지 못한다는 한계가 있다. 본 논문에서는 약물 이상 반응 탐지에서 약물 복용 전의 증상을 구분할 수 있는 Filtering Clinical BERT(FC-BERT) 모델을 제안하였다. FC-BERT 는 약물 복용 전 증상과 다른 약물에 대한 부작용 표현을 제거하기 위해 약물명이 나오기 전 모든 문장을 제거하는 필터링과 약물-부작용 쌍을 추출하는 모델을 사용했다. 성능 평가 실험을 위해 문장에 대한 ADE(Adverse Drug Event) 여부가 들어있는 ADE Corpus V2 데이터를 활용하였고 SPARK NLP 라이브러리에서 제공하는 ADE Pipeline 모델과 비교하여 성능 평가를 실시하였다. 실험 결과 필터링을 활용한 FC-BERT 모델이 기존 모델보다 정확도, 평균 정밀도, 평균 재현율, 평균 F1-score 가 모두 높은 결과를 보여주었다. 본 논문에서 제시한 모델은 기존 연구의 한계점을 보완하여 보다 정확한 약물 부작용 시그널을 탐지하는데 기여할 수 있을 것이다.
약물 전달 시스템(Drug Delivery System; DDS)이란 기존 의약품의 부작용을 최소화하고 효능 및 효과를 최대화 시켜 약물을 효율적으로 전달하도록 제형을 설계하고 약물치료를 최적화하는 기술을 말한다. 약물전달은 전달경로, 약물의 종류 및 전달기술의 형태에 따라 구분될 수 있으며 지금까지의 약물전달소재는 유기소재로서 생체 분해성과 친화성을 갖는 천연 또는 합성고분자를 전달체로 하여 경구형, 경피투여형, 흡입형 그리고서방형 주사제 등이 이용되고 있다.(중략)
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.11a
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pp.63-65
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2022
DDI(Drug-Drug Interaction)는 병원에서 발생하는 약물이상반응의 30%를 유발하는 부작용이지만, 현실적으로 모든 약물쌍의 DDI 를 기존 in vivo, in vitro 방식으로 예측하는 것은 불가능하다. 그렇기에, 다양한 in silico 방식의 DDI 예측 모델이 연구되고 있다. 본 연구에서는, 단백질 네트워크 상에서 RWR(Random Walk with Restart) 알고리즘을 통해 약물과 직접적으로 상호작용하는 단백질과 간접적으로 상호작용하는 단백질의 정보를 사용하여 DDI 를 예측하는 모델을 개발하였다. 이 모델을 통하여 기존에 발견하지 못한 DDI 를 새롭게 발견하고, 신약 개발 시에도, 신약과 함께 복용 시 문제를 일으킬 수 있는 약물을 예측하여 약물 이상반응을 방지하고자 한다.
1. Purpose and Method : We have many difficulty of using the existing medical Hurbs based on the theory of Em-Yang and the five elements, this is why we still do not explain the Sasang Constitutional medical Hurb Classification and do not have the Sasang Constitutional Pharmacology exactly, so we easily enter into a dispute and confusion. So through literary consideration about Acorus gramineus Soland. I try to objectify Sasang Constitutional Classification of Acorus gramineus Soland and the spirit of using Acorus gramineus Soland and common property of Sasang Constitutional Medical Hurb and try to find out a clue that search the effect of other Sasang Constitutional Medical Hurb. 2. Result : Qi(氣) and mi(味) of Acorus gramineus Soland have aroma and hot taste and have won Qi(溫氣), the using portion of Acorus gramineus Soland is root as medical Hurb. So Acorus gramineus Soland rise from Goonghacho(中下焦) to Sangcho(上焦) and divied impurity and purity and able to remove the turbidity Qi(氣)Ack(液) Acorus gramineus Soland have the effect of progressing the involution of Paeqi(肺氣) and divided impurity and purity of Qi(氣) and ack(液) and improve the fuction and structure of Tae-Em-ln. I think that the method of literay consideration on objectification of Sasang Constitution Pharmacology is of great value.
Purpose and Method : We have many difficulty of using the existing medical Hurbs based on the theory of Yin-yang and the five elements, this is why we still do not explain the Sasang Constitutional medical Hurb Classification and do not have the Sasang Constitutional Pharmacology exactly, so we easily enter into a dispute and confusion. So through literary consideration about clematis mandshurica Maxim. I try to objectify Sasang Constitutional Clasification of Clematis mandshurica Maxim and the spirit of using Clematis mandshurica Maxim and common property of Sasang Constitutional Medical Hurb and try to find out a clue that search the effect of other Sasang Constitutional Medical Hurb. Result : Qi(氣) and mi(味) of Clematis mandshurica Maxim has bitter and hot taste and have won Qi(溫氣), the color is dark, the using portion of clematis mandshurica Maxim is root as medial Hurb. So Clematis mandshurica Maxim fall down from lung and divied impurity and purity and able to remove the symptom that dryness and fever is solidified like Magnoliae cortex(厚朴). Clematis mandshurica Maxim have the effect of awakening Jin-Qi(眞氣) of lung and divide impurity and purity of Qi(氣) and ack(液) and improve the fuction and structure of Taeumin(太陰人) I think that the method of literay consideration on objectification of Sasang Constitution Pharmacology is of great value.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.276-278
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2022
All drugs have a specific action in the body, and in many cases, drugs are combinated due to complications or new symptoms during existing drug treatment. In this case, unexpected interactions may occur within the body. Therefore, predicting drug-drug interactions is a very important task for safe drug use. In this study, we propose a deep learning-based predictive model that learns using drug information documents to predict drug interactions that may occur when using multiple drugs. The drug information document was created by combining several properties such as the drug's mechanism of action, toxicity, and target using DrugBank data. And drug information document is pair with another drug documents and used as an input to a deep learning-based predictive model, and the model outputs the interaction between the two drugs. This study can be used to predict future interactions between new drug pairs by analyzing the differences in experimental results according to changes in various conditions.
Proceedings of the Korean Society of Applied Pharmacology
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1993.04a
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pp.56-56
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1993
새로운 cell cycle 특이적 억제제의 스크리닝 방법의 확립과 이를 이용하여 cell cycle 억제제의 검색 및 세포분열 및 성장을 억제하는 작용의 분석과 이들의 항암작용 및 세포성장 및 분열 억제 작용의 signal transduction mechanism을 규명한다. 이상의 연구를 수행하기 위해 흰쥐 재생간 조직 및 흰쥐 일차 배양 간세포를 연구 모델로 하여 스크리닝 방법을 확립하고, 세포 분열 및 성장 억제제의 연구 대상 약물로는 기존의 천연물 및 미생물의 2차 대사 산물을 분리 정제한 물질등을 사용하여 그 작용 효능을 연구한다. 1) 흰쥐 부분 간 절제 수술 26시간 후 핵 단백질을 분리 2) MPF activity 측정 3) MPF 활성 저해제 생산 균주의 1차 탐색
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[게시일 2004년 10월 1일]
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