Drug Discovery
의료 분야에서 인공지능(AI)은 빅데이터 분석, 머신러닝 등 다양한 기술을 활용하여 질병 진단과 치료의 정확성과 효율성을 향상시키는 것을 목표로 합니다. AI의 응용 범위는 넓어, 의사들이 효율적인 진단을 내리는 데 도움을 주고 의료 서비스의 품질을 개선하는 것뿐만 아니라 개인화된 치료 계획의 개발과 신약 발견 과정을 가속화하여 환자들에게 더 나은 건강 보호를 제공합니다.
BACE
BACE (β-secretase enzyme)
BBBP
ProtoW-L2
BBBP (Blood-Brain Barrier Penetration)
BindingDB
AttentionSiteDTI
BindingDB IC50
DeepDTA
clintox
BiLSTM
DAVIS-DTA
DRD2
egfr-inh
Multi-input Neural network with Attention
ESOL (Estimated SOLubility)
FreeSolv (Free Solvation)
HIV dataset
GraphConv + dummy super node + focal loss
KIBA
SMT-DTA
Lipophilicity (logd74)
LIT-PCBA(ALDH1)
LIT-PCBA(ESR1_ant)
LIT-PCBA(KAT2A)
EGT+TGT-At-DP
LIT-PCBA(MAPK1)
MUV
TrimNet
PCBA
GraphConv + dummy super node
PDBbind
Ensemble locally constant networks
QED
HierG2G
QM9
PAMNet
SIDER
Ensemble locally constant networks
Tox21
elEmBERT-V1
ToxCast
ToxCast (Toxicity Forecaster)
GLAM