2021 암 환자의 유전체 프로필은 유전자 발현과 같은 정보로 맞춤의학 시대에서 약물 반응을 예측하는 주요한 정보원이 되었습니다. 암 세포주를 사용한 대규모 약물 선별 데이터가 이용 가능하며, 이로부터 약물 반응 예측을 위한 여러 계산 모델들이 개발되었습니다. 그러나 유전자 발형 데이터와 생물학적 네트워크를 모두 고려한 방법은 드물며, 이는 야물 반응의 근본적인 과정에 대한 중요한 정보를 담고 있을 수 있습니다. 우리는 Graph Convolutional Network (GCN)을 활용한 Drug response 예측을 위한 분석 프레임워크인 DrugGCN을 제안했습니다. DrugGCN은 먼저 단백질-단백질 상호작용 (PPI) 네트워크와 유전자 발현 데이터를 융합하여 약물과 관련된 유전자의 특징을 선택하..
