什麼是老藥新用？

老藥新用（Drug Repurposing）是指發現現有藥物的新治療用途。相較於新藥開發需要 10-15 年和 10-20 億美元，老藥新用只需 3-5 年和 1-3 億美元，且已有人體安全性資料。

TxGNN 是由哈佛醫學院團隊開發的深度學習模型，整合 17,080 個節點的知識圖譜，使用圖神經網路預測藥物與疾病的新關聯。

資料來源有哪些？

本平台整合 TxGNN（AI 預測）、ClinicalTrials.gov（臨床試驗）、PubMed（學術文獻）、DrugBank（藥物資訊）、TFDA（台灣上市資訊）、DDInter（藥物交互作用）等公開資料來源。

소개

AI로 약물재창출 근거 검증을 가속화합니다 — 예측부터 근거까지 한눈에.

배경

KrTxGNN은 Harvard 대학교 Zitnik Lab이 Nature Medicine에 발표한 TxGNN 모델을 기반으로 구축한 약물재창출 연구 지원 플랫폼입니다. 대한민국 MFDS가 허가한 의약품의 적응증 확대를 예측합니다. AI 예측 점수뿐만 아니라 ClinicalTrials.gov와 PubMed의 임상 근거를 통합하여, 연구자가 각 예측의 신뢰도를 신속하게 평가할 수 있도록 합니다.

개발사 소개

본 플랫폼은 藥提醒科技有限公司 (yao.care, 사업자등록번호 83620786, 12F, No. 220, Sec. 2, Taiwan Blvd., West Dist., Taichung City, Taiwan)가 개발하고 운영합니다.

KrTxGNN은 이 회사의 “TxGNN 약물재창출” 제품군 중 대한민국 사이트입니다. 동일한 시스템이 30개 국가 및 지역에 배포되어 있으며, 각각 {CC}TxGNN (JpTxGNN, UsTxGNN, DETxGNN 등)으로 명명되어 {cc}txgnn.yao.care에서 운영됩니다. 제품 개요: https://www.yao.care/medical/txgnn/.

TxGNN 모델 자체는 Harvard Medical School의 Zitnik Lab이 개발하여 Nature Medicine에 발표했습니다. 본 플랫폼은 藥提醒科技有限公司가 해당 모델을 기반으로 구축한 운영 시스템으로, 국가별 의약품 허가 데이터 통합, 지식 그래프와 딥러닝의 이중 예측, PubMed / ClinicalTrials 근거 등급화, SMART on FHIR 전자의무기록 연동을 포함합니다.

약물재창출이란?

약물재창출이란 기존 의약품에서 새로운 치료 용도를 찾는 것을 말합니다. 신약을 처음부터 개발하는 경우 10~15년과 10억–20억 미국 달러가 소요되는 데 비해, 약물재창출은 3~5년과 1억–3억 미국 달러가 소요되며 사람에 대한 안전성 데이터가 이미 존재하므로 실패 위험이 낮습니다.

항목	신약 개발	약물재창출
기간	10–15년	3–5년
비용	10억–20억 미국 달러	1억–3억 미국 달러
안전성 데이터	새로 확보해야 함	사람 데이터가 이미 존재
실패 위험	매우 높음 (>90%)	비교적 낮음

TxGNN이란?

TxGNN은 Harvard Medical School의 Zitnik Lab이 개발하여 Nature Medicine에 발표한 딥러닝 모델입니다. 새로운 약물–질병 연관성을 예측하며, 임상의를 위해 특별히 설계된 최초의 약물재창출 파운데이션 모델입니다.

"TxGNN은 17,080개 생의학 개체로 이루어진 지식 그래프를 통합하고 그래프 신경망을 사용하여 노드 간의 복잡한 관계를 학습함으로써, 희귀질환에 대한 약물의 잠재적 효능을 예측합니다." — Huang et al., Nature Medicine (2023)

데이터 출처

유형	출처	설명
AI 예측	TxGNN	Harvard 지식 그래프 예측 모델
임상시험	ClinicalTrials.gov	글로벌 임상시험 등록 정보
문헌	PubMed	생의학 문헌 데이터베이스
의약품 정보	DrugBank	약물 및 표적 데이터베이스
허가 데이터	MFDS	대한민국 의약품 허가 데이터

학술적 근거

Huang, K., et al. (2023). A foundation model for clinician-centered drug repurposing. Nature Medicine. DOI: 10.1038/s41591-023-02233-x

규모

항목	값
의약품 보고서	857
규제 기관	MFDS
배포 사이트	30개 국가 / 지역

연락처

GitHub Issues: https://github.com/yao-care/KrTxGNN/issues
개발사: 藥提醒科技有限公司 (https://www.yao.care, service@yao.care)
제품 개요: https://www.yao.care/medical/txgnn/

면책 조항
본 보고서는 학술 연구 참고용으로만 제공되며 의료 조언을 구성하지 않습니다. 반드시 담당 의사의 지시를 따르시고, 임의로 약물을 조정하지 마십시오. 모든 약물재창출 결정은 완전한 임상 검증과 규제 당국의 심사를 거쳐야 합니다.

검토: 藥提醒科技有限公司 (yao.care)