목적: 본 연구에서는 소셜 네트워크 서비스 데이터를 이용하여 약물 재창출의 네트워크 분석 기반 파이프라인을 제안하고자 한다. 방법: 국내 최대 소셜 채널인 네이버 카페의 게시물(2008-2022)에서 대표적인 고혈압 약인 코자정에 대한 최종 게시물 778건을 수집해 분석하였다. 분석을 위해 약물 부작용에 대한 국제 분류 시스템인 WHO-ART를 기반으로 코자정의 필터 사전 3개를 정의하고 추출된 키워드를 시각화하여 네트워크 맵을 완성하였다. 결과: 코자정의 예상치 못한 키워드 ‘졸음’에서 수면유도제로의 약물 재창출에 대한 근거를 마련하고자 논의하였다. 결론: 이 과정은 향후 임상 오프라벨 검토, 추가 데이터 획득, 네트워크 분석 고도화 등으로 보완하여 데이터 기반의 약물 재창출 연구에 기여할 것으로 기대된다.

Objectives: In this study, we intend to propose a network analysis-based pipeline for drug repositioning using social network service data. Methods: We collected and analyzed 778 final posts on Cozaar-tab, a representative antihypertensive drug, from posts (2008-2022) of Naver Cafe, the largest social channel in Korea. For the analysis, we defined three filter dictionaries of the Cozaar-tab based on WHO-ART, an international classification system for drug side effects, and completed a network map by visualizing the extracted keywords. Results: We discussed to prepare evidence for drug repositioning from Cozaar-tab’s unexpected keyword ‘drowsiness’ to sleep inducing agent. Conclusions: Although this process is a narrow pipeline performance for a specific drug, it is expected to contribute to laying the foundation for data-based drug repositioning by supplementing it through clinical off-label review, additional data acquisition, and network analysis advancement in the future.