데이터 기반 물리 정보 신경망을 이용한 내재적 다중 구획 약물동력학 모델 발견

Core Concepts

물리 정보 신경망과 기호 회귀를 결합한 새로운 약물동력학 정보 신경망(PKINNs) 모델을 통해 노이즈가 있는 데이터에서 내재적 다중 구획 약물동력학 모델을 효율적으로 발견하고 모델링할 수 있다.

Abstract

이 연구에서는 약물 발견 및 개발에 핵심적인 약물동력학 모델링을 위한 새로운 접근법인 약물동력학 정보 신경망(PKINNs)을 소개한다. PKINNs는 물리 정보 신경망(PINNs)과 기호 회귀(SR) 방법을 결합하여, 노이즈가 있는 데이터에서 내재적 다중 구획 약물동력학 모델을 효율적으로 발견하고 모델링할 수 있다.
실험 결과, PKINNs는 약물 농도 데이터를 정확하게 모델링하고 내재적 미분을 잘 포착하며, 노이즈에 강건한 것으로 나타났다. 또한 PKINNs는 외삽 예측 시나리오에서도 좋은 성능을 보였다. 기호 회귀 기법인 PySR과 SINDy를 통해 PKINNs 모델의 내부를 해석할 수 있었으며, SINDy가 실제 약물동력학 모델의 기능 형태를 더 잘 포착하는 것으로 나타났다.
이 연구는 약물 발견 및 개발 과정에서 모델 도출의 노력 집약적인 특성을 해결할 수 있는 데이터 기반 접근법을 제시한다. 향후 PKINNs를 확장하여 다양한 약물동력학-약물역학 모델 및 정량적 시스템 약리학 모델을 다룰 수 있도록 발전시킬 계획이다.

Stats

약물 흡수 속도 상수 ka는 1.14이다.
제거 청소율 CL은 3.57이다.
분포 간 속도 상수 Q는 1.14이다.
중심 분포 용적 V1은 0.454이고, 말초 분포 용적 V2는 2.87이다.

Quotes

"PKINNs는 노이즈가 있는 데이터에서 내재적 다중 구획 약물동력학 모델을 효율적으로 발견하고 모델링할 수 있다."
"PKINNs는 약물 농도 데이터를 정확하게 모델링하고 내재적 미분을 잘 포착하며, 노이즈에 강건한 것으로 나타났다."
"SINDy가 실제 약물동력학 모델의 기능 형태를 더 잘 포착하는 것으로 나타났다."

Key Insights Distilled From

Discovering intrinsic multi-compartment pharmacometric models using Physics Informed Neural Networks

by Imran Nasim,... at arxiv.org 05-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2405.00166.pdf

Deeper Inquiries

약물 발견 및 개발 과정에서 PKINNs 모델을 어떻게 활용할 수 있을까?

약물 발견 및 개발 과정에서 PKINNs 모델은 중요한 역할을 할 수 있습니다. 이 모델은 데이터 기반의 약동학 정보를 활용하여 내재적 다중 구획 기반 약물학 구조를 효율적으로 발견하고 모델링할 수 있습니다. 이를 통해 후보 분자의 진행을 결정하는 데 결정적인 역할을 할 수 있습니다. 기존의 약동학 모델 도출 방법은 수고롭고 시간이 많이 소요되는 시행착오 과정에 제약을 받지만, PKINNs 모델은 데이터만으로 모델을 발견하고 설명할 수 있어 빠르게 결과를 얻을 수 있습니다. 또한 심볼릭 회귀 방법을 통해 모델을 해석하고 설명할 수 있어 모델의 이해도를 높일 수 있습니다. 이를 통해 대규모 데이터셋을 활용하여 모델 기반의 약물 발견을 혁신적으로 발전시킬 수 있습니다.

한계는 무엇이며, 이를 극복하기 위한 방법은 무엇일까?

PKINNs 모델의 한계 중 하나는 모델 내부의 블랙박스 현상입니다. 즉, 모델이 어떻게 예측을 수행하는지에 대한 내부 메커니즘이 불분명할 수 있습니다. 이를 극복하기 위해 심볼릭 회귀 기법을 활용하여 PKINNs 모델의 내부를 해석 가능한 모델로 변환할 수 있습니다. PySR과 SINDy와 같은 기법을 사용하여 모델의 기능적 형태를 추정하고 해석할 수 있습니다. 또한 PKINNs 모델의 성능을 향상시키기 위해 더 많은 의료 분야에 맞는 복잡한 모델을 다룰 수 있도록 확장하는 것이 중요합니다.

PKINNs 모델을 다른 의학 분야에 적용할 수 있을까?

PKINNs 모델은 다른 의학 분야에도 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 약동학 정보를 활용하여 약물의 효과를 예측하거나 약물의 부작용을 모델링하는 데 활용할 수 있습니다. 또한 PKINNs 모델은 생리학적 데이터나 질병 메커니즘을 이해하는 데에도 유용하게 활용될 수 있습니다. 다른 의학 분야에서도 데이터 기반의 모델링이 중요한데, PKINNs 모델은 복잡한 시스템을 모델링하고 해석하는 데 도움이 될 수 있습니다. 따라서 PKINNs 모델은 의학 분야의 다양한 응용에 유용하게 활용될 수 있을 것입니다.