1-5 사업단 데이터 통합 플랫폼 및 개인별 약물반응 분석시스템 개발
연구과제명 : 사업단 실험데이터 통합 및 적용을 통한 가상인체 약물반응 분석시스템 개발 (1중과제 5세부)
연구책임자/주관기관 : 남호정 (GIST)
기술개요
- 대규모 오믹스 및 사업단 실험결과로부터 수집된 분자간 상호작용 지식을 통하여 가상세포/가상인체시스템 강화
- 천연물 내 성분의 개인특이적 약물반응 예측

기술의 우수성/혁신성
- 대규모 오믹스 기반 분자간 상호작용 지식 추출 및 가상세포/인체 시스템 강화
- 가상인체 모델 기반 온톨로지 표준화 시스템
기술활용분야 (사업화/기술이전을 통한 제품화)
- 천연물 신약 특이적 통합 데이터베이스 구축
- 천연물의 개인특이적 약물반응 예측
- 개인, 인종 특이적 약물반응 생체지표 수집 및 예측모델 구축
주요연구 성과 (관련 논문, 특허 등)
- [특허 출원] 약물-표적 상호 작용 예측을 위한 방법(2018-0092793)
- Hyunho Kim, Hojung Nam*, "hERG-Att: Self-Attention-Based Deep Neural Network for Predicting hERG Blockers", Computational Biology and Chemistry, 19 May 2020, 107286.
- Heeyeon Choi, Soobok Joe, Hojung Nam*, "Development of Tissue-Specific Age Predictors Using DNA Methylation Data", Genes 2019, 10(11), 888.
- Ingoo Lee, Jongsoo Keum, Hojung Nam*, "DeepConv-DTI: Prediction of drug-target interactions via deep learning with convolution on protein sequences", PLoS Computational Biology 15(6):