HADES: 약물 유발 간 손상 예측을 위한 설명 가능한 가설 기반 접근법

약물 유발 간 손상 (DILI) 은 후기 임상 시험 실패의 주요 원인입니다. 그러나 기존의 계산 예측 모델은 이진 분류를 기반으로 하며, 이는 일반화 능력을 제한하고 번역적 결정에 대한 기전적 통찰을 제공하지 못합니다. 우리는 약물 유발 간 손상 예측이 설명 가능한 가설 생성 문제로 재구성되어야 한다고 주장합니다. 이를 지원하기 위해, 의학적 문헌에서 유래한 기전적 간독성 가설과 함께 정교하게 선별된 분자 집합을 확장하여 DILER 벤치마크를 소개합니다. 또한, 투명한 및 감사 가능한 추론 트레이스를 생성하도록 설계된 에이전트 시스템을 HADES 를 제시합니다. 분자 수준의 예측, 대사물 분해, 구조적 이해, 독성 경로 증거를 결합함으로써 HADES 는 약물 유발 간 손상 위험을 기전적으로 평가합니다. DILER 벤치마크에서 평가한 결과, HADES 는 기존 모델보다 이진 분류 성능이 우수하여 테스트 세트 (Test Set) 에서 ROC-AUC 0.68, 도전적인 Post-2021 세트 (Post-2021 Set) 에서 0.59 를 달성했습니다. 반면 DILI-Predictor 는 각각 0.63 과 0.50 을 기록했습니다. 더 중요한 것은, HADES 가 가설 정렬 불명확 자카드 지수 (Hypothesis Alignment Fuzzy Jaccard Index) 0.16 을 달성함으로써 기전적 가설 생성의 기준을 확립한 것입니다. 이 결과는 작업의 내재적 복잡성을 강조하며 예측 독성학에서 고급 설명 가능한 접근법의 필요성을 부각시킵니다.