• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.276-278
• /
• 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 Computer Information Conference
• /
• 2019.01a
• /
• pp.33-36
• /
• 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
• /
• 2003.11c
• /
• pp.1457-1460
• /
• 2003

현재까지 개발된 약물들은 그 종류가 매우 다양하며 그 작용기전 또한 매우 다양하다. 약물이 작용하는 기전에 따라 같은 약물이 다른 용도로 사용되기도 하고, 약물이 어떤 Target 들에 작용을 하게 되면 생체 내에서 이 Target 이 다른 생체 내 분자들과 상호작용을 함으로써 우리가 원하는 약효나 원치 않았던 부작용들이 나타나게 된다. 이렇듯 약물과 그 약물이 작용하는 Target에 대한 정보의 구축은 약물의 매우 중요한 정보이며, 이러한 정보의 데이터베이스화는 차후 신약개발에 있어 매우 중요한 정보로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 이렇게 구축된 약물 데이터베이스에 대하여 이의 사용자 편의성을 극대화하는 효율적인 검색 모듈을 제시한다.

• Korean Journal of Psychosomatic Medicine
• /
• v.19 no.2
• /
• pp.57-65
• /
• 2011

There are numerous drug interactions related to many psychotropic and cardiovascular medications. Firstly, the principles in predicting drug interactions are discussed. Cytochrome P (CYP) 450 plays a significant role in the metabolism of these drugs that are substrates, inhibitors, or inducers of CYP450 enzymes. The two most significant enzymes are CYP2D6 and CYP3A4. The ability of psychotropic drugs to act as inhibitors for the enzymes may lead to altered efficacy or toxicity of co-administered cardiovascular agents as a substrate for the enzymes. The following is also a review of the known interactions between many commonly prescribed cardiovascular agents and psychotropic drugs. Most beta blockers are metabolized by CYP2D6, which may lead to drug toxicity when they use in combination with potent CYP2D6 inhibitors including bupropion, chlorpromazine, haloperidol, selective serotonin reuptake inhibitors, and quinidine. Concomitant administration of lithium with angiotensin converting enzyme inhibitors, angiotensin receptor blockers, and diuretics may increase serum lithium concentrations and toxicity. Calcium channel blockers and cholesterol lowering agents are subject to interactions with potent inhibitors of CYP3A4, such as amiodarone, diltiazem, fluvoxamine, nefazodone, and verapamil. Prescribing antiarrhythmic drugs in conjunction with medications are known to prolong QT interval and/or inhibitors on a relevant CYP450 enzyme is generally not recommended, or needs watchful monitoring. Digoxin and warfarin also have warrant careful monitoring if co-administered with psychotropic drugs.

• Proceedings of the KOSOMBE Conference
• /
• v.1997 no.05
• /
• pp.7-10
• /
• 1997

Poly(acrylic acid) 와 poly(vinyl alcohol) 을 이용하여 온도와 pH 에 감응성을 가지는 상호침투 가교 고분자 히드로겔을 합성하고 약물의 투과도를 측정하였다. 이 히드로겔은 고분자 구조 내에 이온기를 포함하고 있으므로 팽윤 시에 외부의 pH 와 이온 세기의 영향을 크게 받았으며 이온기와 용액과의 상호작용이 증가할수록 팽윤도가 감소하였다. 히드로겔을 이용한 약물의 투과실험에서 비이온성 약물의 경우 약물 입자의 크기에 따른 분리가 가능하였으며 이온성 약물의 경우 고분자 히드로겔의 구조차 외부 pH, 약물의 구조에 따른 상호작용에 의하여 투과가 이루어짐을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
• /
• v.21 no.2
• /
• pp.219-230
• /
• 1992

Nutrients and drugs are similar to biological fate, such as absorption, metabolism and excretion. Such procedure may interact with nutrients and drugs. Drugs can influence nutrient absorption, metabolism or excretion ; the effects may impair the nutritional status of a patient. Specific nutrient, nutritional status, or dietary factors alter drug utilization. Therefore, medicated patients need to be aware of good nutrition practices and to understand the importance of dietary modifications associated with certain diseases. A nutritious and well balanced diet not only makes an important contribution to the health of those patients, but also reduces the risk of nutrition disorders or altered the pharmacological action of drugs.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
• /
• v.34 no.11
• /
• pp.1595-1602
• /
• 2010

A disposable drug infuser is used to provide drugs to patients who are not hospitalized; in this infuser, an elastic recovery force is exerted by a diaphragm made of a rubber-like materialsuch that a constant amount of drugs is provided to a patient. The drug infuser has to control the speed and amount of drugs to be released, as well as the overall duration for which they are to be administered. However, in a drug infuser with an elastic diaphragm, the infusion pressure depends on the amount of drug remaining within the infuser, and the amount of drug infused gradually decreases as the amount remaining in the infuser decreases. In this study, a finite element procedure involving the application of the fluid-structure interaction technique was developed and the performance of the elastic type disposable drug infuser was analyzed. The optimum design for ensuring that the infusion pressure remains constant throughout the duration of usage, including during infusion and discharge, was determined by this procedure.

• 대한임상약리학회:학술대회논문집
• /
• 2000.04a
• /
• pp.26-29
• /
• 2000

• Proceedings of the Korean Society of Applied Pharmacology
• /
• 1997.11a
• /
• pp.93-106
• /
• 1997

약물 투여 후 약효의 출현은 흡수, 분포 등의 약동학적 단계(pharmacokinetic phase)를 거쳐 수용체 부위에서 약물과 수용체 사이의 약력학적(pharmacodynamic) 상호작용에 의해 나타난다. 따라서 약물요법 시 약효나 독성 발현의 큰 개인차는 약동학적 또는 약력학적 개인차에 의해 나타나며, 많은 약물에서 약효의 개인차는 흔히 약동학적 차이가 주역할을 함이 알려져 있고, 약물의 특성에 따라 약물의 대사 및 배설과 관련 있는 신장, 간장 및 심장 질환자에서는 현저한 약동학적 변화로 용법 조정이 필수적으로 요구되는 경우가 많다. 약동학적 개인차는 안전역이 좁은 약물에서 더욱 문제가 되며 이러한 약물의 적정 요법을 위해서는 수용체 부위와 평형을 이루고 있는 혈장약물농도를 적정 유지하는 것이 약동학적 개체차를 배제할 수 있는 한 방안이다. 근자에 이르러 체액내 약물 및 이의 대사물을 측정하는 분석 화학의 발전과, 임상 약물 동태학(clinical pharmacokinetics)의 도입 등으로 개개 환자에서의 적정 약물요법을 위한 TDM (Therapeutic Drug Monitoring)이 구미에서는 이미 보편화되어 있다 또한 국내에서도 이러한 새로운 의료분야의 연구 및 임상응용의 필요성이 점차 증가하고 있으므로, 이러한 시대적 요구에 발맞추어 본 지면을 통하여 임상약리학적 지식을 이용한 혈장 농도 데이터의 분석을 통하여 개개인에서의 적정 약물요법을 제시하는 TDM에 관하여 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2022.11a
• /
• pp.63-65
• /
• 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.