코로나바이러스 머신러닝 데이터셋 및 앱 [1]

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코로나바이러스 머신러닝 데이터셋 및 앱

[1] 항바이러스성 약물 연구 촉진을 위한, 단백질 구조 및 화합물 상호작용 예측

[2] 정확한 자원 조달과 대응을 위한, 감염률 및 환자 예후 예측

[3] 의료영상에서 병변 이미지 진단 보조

[4] 소셜미디어 데이터에 기반한 바이러스 확산, 증상 예측 및 대중적 이해도 조사

항바이러스성 약물 연구 촉진을 위한, 단백질 구조 및 화합물 상호작용 예측

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: 코로나 바이러스에 대한 새로운 항바이러스 약물/백신을 개발하거나, 기존 약물의 적응증 확대를 목표로 둠.

: 단백질 구조와 화합물 사이의 상호작용을 예측하고자 딥러닝기술을 적용함.

: 아래의 데이터셋 및 앱은 합성곱신경망을 사용하여, 분자와 그 상호작용을 모델링하고자 함.

1. Deep Learning Based Drug Screening for Novel Coronavirus 2019-nCov (Zhang, et al.)

2. Predicting commercially available antiviral drugs that may act on the. novel coronavirus (2019-nCoV), Wuhan, China

3. Deepmind

4. 데이터셋

1. Deep Learning Based Drug Screening for Novel Coronavirus 2019-nCov (Zhang, et al.)

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: 딥러닝을 사용하여 코로나 바이러스 환자에게 현재 적용 가능한 약물이 존재하는지를 예측함

: 단백질-리간드 상호 작용을 예측하기 위해, 합성곱 신경망을 기반으로한 DenseNet을 사용함

: 코로나 바이러스의 RNA서열과 화합물 정보를 지닌 모델을 생성하여, 어떤 약물이 가장 좋은 효과를 내는지 예측할 수 있음

: 아직 많은 연구가 필요하지만, 잠재적으로 Adenosine 및 Vidabrine이 코로나 약물 개발에 도움이 될것이라 예상

: https://www.preprints.org/manuscript/202002.0061/v1

2. Predicting commercially available antiviral drugs that may act on the. novel coronavirus (2019-nCoV), Wuhan, China

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: 약물 및 타겟 상호작용의 딥러닝 모델을 생성하여, 이미 시판되고 있는 항바이러스 약물을 예측.

: 'Molecule transformer-drug target' 또는 'MT-DTI'라 불리는 네트워크를 사용

: SMILES(Simplified Molecular-input Line-Entry System) 데이터셋을 모델 트레이닝에 이용

: '2019-nCoV 3C-유사 단백질 분해 효소'가  HIV/AIDS 치료제로 알려진 Atazanavir에 결합할 수 있음을 예측해냄

: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2020.01.31.929547v1.full

3. Deepmind

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: Deepmind는 GISAid 및 AlphaFold 라이브러리 데이터를 이용하여, Covid-19 바이러스의 단백질 구조를 예측함

*GISAID - 세계보건기구(WHO)가 운영하는 유전자 정보사이트

*AlphaFold - 컴퓨터 화학을 위한 딥러닝 라이브러리

: 연구자들은 예측된 단백질 구조를 통해, 코로나 바이러스의 분자 구조에 대한 통찰력을 얻음

: https://deepmind.com/research/open-source/computational-predictions-of-protein-structures-associated-with-COVID-19

4. 데이터셋

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: Coronavirus Genome on Kaggle

: COVID-19 Open Research Dataset Challenge

: Chemdiv Database Database of different chemical compounds

#Reference

1) https://towardsdatascience.com/machine-learning-methods-to-aid-in-coronavirus-response-70df8bfc7861

2) https://www.preprints.org/manuscript/202002.0061/v1

3) https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2020.01.31.929547v1

4) https://deepmind.com/research/open-source/computational-predictions-of-protein-structures-associated-with-COVID-19

5) https://www.kaggle.com/paultimothymooney/coronavirus-genome-sequence

6) https://www.kaggle.com/allen-institute-for-ai/CORD-19-research-challenge

7) https://www.chemspider.com/DatasourceDetails.aspx?id=111

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