Network Mirroring for Drug Repositioning

신약 개발과정은 막대한 시간과 비용이 소요되는 반면 성공률이 희박하여, 이미 승인된 약물이 다른 질병에 적용될 가능성을 찾는 방법인 신약 재창출이 대두되고 있다. 이는 기존에 검증된 약물의 효율적 활용에 중점을 두어 생물학적 작용에 기반한 단계적 선별과 실험을 통해 성공률을 높여나가는 과정으로, 약물의 새로운 대상이 될 수 있는 후보질병을 선정하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 단백질 정보로 질병 네트워크를 구성하고, 기 개발된 약물정보를 바탕으로도 질병 네트워크를 구성한다. 두 네트워크를 비교하며 예측 후보질병-약물을 선정하기 위하여 Kullback-Leibler Divergence에 근거한 지표를 제안한다. 제안방법은 질병·약물·단백질 정보의 통합 데이터베이스인 PharmDB로부터 수집한 2,314개 질병과 3,394개 약물 정보, 그리고 15,777개의 유전자 정보에 적용하였다.