DeepPurpose: 약물-타겟 상호작용 예측을 위한 딥 러닝 라이브러리

약물-표적 상호작용(DTI)의 정확한 예측은 신약 개발에 있어 핵심적인 요소이다. 최근 깊이 있는 학습(DL) 모델이 DTI 예측 분야에서 탁월한 성능을 보이고 있다. 그러나 이러한 모델들은 생물의학 분야에 진입하는 컴퓨터 과학자들과 깊이 있는 학습(DL) 경험을 제한적으로 가진 생물정보학자들에게 사용이 어려운 경우가 많다. 본 연구에서는 DTI 예측을 위한 포괄적이고 사용이 간편한 딥러닝 라이브러리인 DeepPurpose를 제안한다. DeepPurpose는 15종의 화합물 및 단백질 인코더와 50개 이상의 신경망 아키텍처를 구현함으로써 사용자 정의 DTI 예측 모델의 학습을 지원하며, 기타 여러 유용한 기능도 제공한다. 우리는 여러 벤치마크 데이터셋에서 DeepPurpose가 최첨단 수준의 성능을 보임을 실험적으로 입증하였다.