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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제14권1호
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pp.26-35
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2003
소아청소년 정신과에서는 정신분열증과 기타 정신증상에 기존 항정신병 약물을 사용하고 있다. 이들 약물은 졸리움, 기립성 저혈압, 추체외로 증상 등의 부작용이 문제가 된다. 성인에서는 최근 비정형 항정신병 약물사용이 기존 약물을 대체해가고 있다. 소아정신과에서도 기존 항정신병 약물과 비슷한 효과를 보이면서도 부작용이 훨씬 적은 비정형 항정신병 약물의 사용을 시도하고 있다. 하지만 소아환자에 대한 장기 사용 자료는 물론 단기 사용 자료도 매우 빈약한 실정이다. 본 논문에서는 소아청소년 환자에서의 비정형 항정신병 약물 사용에 대한 자료를 검토하였다. 그렇게 하므로 써 소아청소년 정신과에서의 비정형 항정신병 약물 사용에 대한 적절한 접근 방법을 제시하고자 한다.
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.
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)
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. 목적(目的) 및 방법(方法) 음양오행적(陰陽五行的) 기미론(氣味論)에 입각(立脚)한 기존약물(旣存藥物)들을 사상의학내(四象醫學內)의 각 체질병증(體質病證)에 사용코자 했을때 아직까지도 그 약물(藥物)의 정확한 체질소속(體質所屬)과 사상의학적(四象醫學的) 약리(藥理)를 설명하지 못하고 혼돈(混沌)과 논쟁(論爭)에 빠져 있는 경우가 많았다. 이에 본 연구(硏究)는 석창포(石菖浦)이라는 약물(藥物)을 통해 약물(藥物)의 체질소속(體質所屬)과 체질병증하(體質病證下)에서의 용약정신(用藥精神) 그리고 체질약물(體質藥物)의 공통속성(共通屬性)을 객관화(客觀化)하며 각 다른 약물(藥物)의 약리규명(藥理糾明)의 객관화(客觀化) 연구(硏究)에 그 실마리를 찾고자 한다. 문헌적(文獻的) 고찰(考察)의 방법(方法)을 위주로 현재 사용되는 석창포(石菖浦)의 종류(種類)와 학명(學名)을 살펴보고 각 문헌(文厭) 상(上)에서 기술된 석창포(石菖浦)의 약효(藥效)를 검토하였고 필요에 따라 다른 약물(藥物)을 인용(引用)하였으며 동의보감(東醫寶鑑)과 사상처방(四象處方) 중에 석창포(石菖浦)을 단방(單方)으로 사용하거나 포함한 방제(方劑)가 있는 문(門)을 종합 정리하여 그를 통해 석창포(石菖浦)의 체질소속(體質所屬)과 효능(效能)을 비교 검토하였다. 2. 결과(結果) 및 결론(結論) 기존 본초론적(本草論的)으로 석창포(石菖浦)는 기미(氣味)가 신온(辛溫)하여 향(香)이 있고 약용부위(藥用部位)가 뿌리여서 상초(上焦)인 폐(肺)와 상하초(中下焦)인 간(肝)를 겸(薦)하여 상승(上昇)하며 조습거담(燥濕祛痰) 및 분리청탁(分別淸獨)하여 기석(氣液)의 저체(沮滯)와 착종(錯綜)을 균조(均調)한다. 이런 약리(藥理)는 단미(單味)를 떠나 사상의학내(四象醫學內)의 체질병증(體質病證)에 소속되는 과정(過程)중에서 태음인(太陰人)의 기석(氣液)의 분리청탁(分別淸獨)작용을 통한 폐이호(肺以呼), 간이급(府I以吸)의 승강조절(昇降調節)의 용약정신(用藥精新)을 찾을 수 있고 착종폐기지참오균조(錯綜肺氣之參伍均調)의 약성(藥性)을 가짐을 알 수 있다. 기능(機能)과 구조(構造)를 동시에 개선(改善)시키며 단순 치습(治濕)이 아닌 기파지기(氣波之氣)의 호산흡취(呼散吸聚)관계로만 설명 가능함을 또한 확인 할 수 있었다. 향후 사상체질(四象體質) 약물의 객관화(客觀化)에 문헌적(文獻的) 고찰(考察)의 방법은 그 유용성 및 가치가 크다 할수 있다.
1. 목적(目的) 및 방법(方法) 음양오행적(陰陽五行的) 기미론(氣味論)에 입각(立脚)한 기존약물(旣存藥物)들을 사상의학내(四象醫學內)의 각 체질병증(體質病證)에 사용코자 했을때 아직까지도 그 약물(藥物)의 정확한 체질소속(體質所屬)과 사상의학적(四象醫學的) 약리(藥理)를 설명하지 못하고 혼돈(混沌)과 논쟁(論爭)에 빠져 있는 경우가 많았다. 이에 본 연구(硏究)는 위령선(威靈仙)이라는 약물(藥物)을 통해 약물(藥物)의 체질소속(體質所屬)과 체질병증하(體質病證下)에서의 용약정신(用藥精神) 그리고 체질약물(體質藥物)의 공통속성(共通屬性)을 객관화(客觀化)하며 각 다른 약물(藥物)의 약리규명(藥理糾明)의 객관화(客觀化) 연구(硏究)에 그 실마리를 찾고자 한다. 문헌적(文獻的) 고찰(考察)의 방법(方法)을 위주로 현재 사용되는 위령선(威靈仙)의 종류(種類)와 학명(學名)을 살펴보고 각 문헌(文獻) 상(上)에서 기술된 위령선(威靈仙)의 약효(藥效)를 검토하였고 필요에 따라 다른 약물(藥物)을 인용(引用)하였으며 동의보감(東醫寶鑑)과 사상처방(四象處方) 중에 위령선(威靈仙)을 단방(單方)으로 사용하거나 포함한 방제(方劑)가 있는 문(門)을 종합 정리하여 그를 통해 위령선(威靈仙)의 체질소속(體質所屬)과 효능(效能)을 비교 검토하였다. 2. 결과(結果) 및 결론(結論) 기존 본초론적(本草論的)으로 위령선(威靈仙)은 기미(氣味)가 고신온(苦辛溫)하여 색이 검고 약용부위(藥用部位)가 뿌리여서 상초인 폐(肺)를 겸(兼)하여 하강(下降)하며 조습거담(燥濕祛痰) 및 분별청탁(分別淸濁)하여 후박(厚朴)과 같이 조열(燥熱)이 응결(凝結)한 질환(疾患)에도 사용할 수가 있다. 이런 약리(藥理)는 단미(單味)를 떠나 사상의학내(四象醫學內)의 체질병증(體質病證)에 소속되는 과정중에서 태음인(太陰人)의 기액(氣液)의 분별청탁(分別淸濁)작용을 통한 폐이호(肺以呼), 간이흡(肝以吸)의 승강조절(昇降調節)의 용약정신(用藥精神)을 찾을 수 있고 성폐지진기(醒肺之眞氣)의 약성(藥性)을 가짐을 알수 있다. 기능(機能)과 구조(構造)를 동시에 개선(改善)시키명 단순 치습(治濕)이 아닌 기액지기(氣液之氣)의 호산흡취(呼散吸聚)관계로만 설명가능함을 또한 확인 할 수 있었다. 향후 사상체질(四象體質) 약물의 객관화(客觀化)에 문헌적(文獻的) 고찰(考察)의 방법은 그 유용성 및 가치가 크다 할수 있다.
모든 약물은 신체 내에서 특정한 작용을 하며, 많은 경우 합병증 또는 기존 약물치료 중 새롭게 발생하는 증상에 의해 약물이 혼용되는 경우가 발생한다. 이런 경우 신체 내에서 예상치 못한 상호작용이 발생할 수 있다. 따라서 약물 간 상호작용을 예측하는 것은 안전한 약물 사용을 위해 매우 중요한 과제이다. 본 연구에서는 다중 약물 사용 시 발생 가능한 약물 간 상호작용 예측을 위해 약물 정보 문서를 이용해 학습시키는 딥러닝 기반의 예측 모델을 제안한다. 약물 정보 문서는 DrugBank 데이터를 이용해 약물의 작용 기전, 독성, 표적 등 여러 속성을 결합해 생성되었으며, 두 약물 문서가 한 쌍으로 묶여 딥러닝 기반 예측 모델에 입력으로 사용되고 해당 모델은 두 약물 간 상호작용을 출력한다. 해당 연구는 임베딩 방법이나 데이터 전처리 방법 등 다양한 조건의 변화에 따른 실험 결과의 차이를 분석하여 차후 새로운 약물쌍 간 상호작용을 예측하는 데에 활용이 가능하다.
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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