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약물-표적 단백질의 상호작용을 예측하는 방법 및 그 방법을 수행하는 장치

  • 기술번호 : KST2020016266
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 일 실시 예에 따르면 약물 후보 화합물의 특질에 관련된 제1채널을 형성하는 과정; 표적 단백질의 특질에 관련된 제2 채널을 형성하는 과정; 상기 약물 후보 화합물의 종단간 학습에 관련된 제3 채널을 형성하는 과정; 상기 표적 단백질의 종단간 학습에 관련된 제4 채널을 형성하는 과정; 및 상기 제1내지 제4채널을 입력으로 인공 신경망에 기반으로 하여 표적 단백질과 약물 후보 화합물 사이의 상호작용 예측 모델을 생성하는 과정; 을 포함하는 약물-표적 단백질의상호작용을 예측하는 방법을 제공할 수 있다.
Int. CL G16B 5/00 (2019.01.01) G06N 3/00 (2019.01.01)
CPC G16B 5/00(2013.01) G16B 5/00(2013.01)
출원번호/일자 1020190050716 (2019.04.30)
출원인 서울대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0126720 (2020.11.09) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.06.24)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김홍기 서울특별시 관악구
2 이문환 서울특별시 관악구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 허정훈 대한민국 서울특별시 강서구 마곡중앙*로 ** 이너매스, ****(다람특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2019.04.30 수리 (Accepted) 1-1-2019-0446518-35
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.05.13 수리 (Accepted) 4-1-2019-5093546-10
3 보정요구서
Request for Amendment
2019.05.13 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2019-0078888-18
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.05.23 수리 (Accepted) 4-1-2019-5101798-31
5 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2019.06.12 수리 (Accepted) 1-1-2019-0600725-59
6 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)
2019.06.24 수리 (Accepted) 1-1-2019-0644930-22
7 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2019.06.25 수리 (Accepted) 1-1-2019-0648428-17
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.08.02 수리 (Accepted) 4-1-2019-5154561-59
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
약물 후보 화합물의 특질에 관련된 제1채널을 형성하는 과정;표적 단백질의 특질에 관련된 제2 채널을 형성하는 과정;상기 약물 후보 화합물의 종단간 학습에 관련된 제3 채널을 형성하는 과정;상기 표적 단백질의 종단간 학습에 관련된 제4 채널을 형성하는 과정;상기 제1내지 제4채널을 입력으로 인공 신경망에 기반으로 하여 표적 단백질과 약물 후보 화합물 사이의 상호작용 예측 모델을 생성하는 과정;을 포함하는 약물-표적 단백질의상호작용을 예측하는 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 제1 내지 제2채널은, 자연어 처리 기법인 word2vec 모델에 기반하여 형성되는 것을 특징으로 하는 약물-표적 단백질의 상호작용을 예측하는 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 제3 내지 제4채널은, 확장된 컨볼루션 신경망(Dilated Convolution Neural Networks: Dilated CNN)에 기반하여 형성되는 것을 특징으로 하는 약물-표적 단백질의 상호작용을 예측하는 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 상호작용 예측 모델은,상기 제1 내지 제4 채널들을 독립적으로 분리하여 연산하는 과정;독립적으로 분리하여 연산된 상기 제1 내지 제4 채널들을 상호적으로 결합하여 연산하는 과정;상호적으로 결합하여 연산된 결과에 기초하여 표적 단백질과 약물 후보 화합물 사이의 상호작용 예측 모델을 생성하는 과정;을 포함하는 약물-표적 단백질의 상호작용을 예측하는 방법
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약물 후보 화합물의 특질과 표적 단백질의 특질을 추출하는 특질 추출기;상기 약물 후보 화합물의 종단간 학습과 상기 표적 단백질의 종단간 학습을 수행하는 종단간 학습기; 및약물 후보 화합물의 특질에 관련된 제1채널, 표적 단백질의 특질에 관련된 제2 채널, 상기 약물 후보 화합물의 종단간 학습에 관련된 제3 채널, 상기 표적 단백질의 종단간 학습에 관련된 제4 채널을 입력으로 인공 신경망에 기반으로 하여 표적 단백질과 약물 후보 화합물 사이의 상호작용 예측 모델을 생성하는 분류기;를 포함하는, 프로세서를 포함하는, 약물-표적 단백질의 상호작용을 예측하는 장치
6 6
제5항에 있어서,상기 제1 내지 제2채널은, 자연어 처리 기법인 word2vec 모델에 기반하여 형성되는 것을 특징으로 하는 약물-표적 단백질의 상호작용을 예측하는 장치
7 7
제5항에 있어서,상기 제3 내지 제4채널은, 확장된 컨볼루션 신경망(Dilated Convolution Neural Networks: Dilated CNN)에 기반하여 형성되는 것을 특징으로 하는 약물-표적 단백질의 상호작용을 예측하는 장치
8 8
제5항에 있어서,상기 분류기는,상기 제1 내지 제4 채널들을 독립적으로 분리하여 연산하고, 독립적으로 분리하여 연산된 상기 제1 내지 제4 채널들을 상호적으로 결합하여 연산하고, 상호적으로 결합하여 연산된 결과에 기초하여 표적 단백질과 약물 후보 화합물 사이의 상호작용 예측 모델을 생성하는,약물-표적 단백질의 상호작용을 예측하는 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 서울대학교 산학협력단 ICT융합산업원천기술개발(R&D) 빅데이터 기반 신약 탐색 SW 개발