빅데이터에 대한 관심이 증가하면서 데이터로부터 의미 있는 정보의 추출 및 예측은 중요한 연구분야가 되고 있다. 본 연구에서는 신약개발과정에서 필요한 후보약물의 약리적인 활성을 분석하기 위한 데이터를 획득하고 이를 기반으로 의미 있는 예측 분석을 하고자 한다. 신약개발과정에서 대사반응 된 신약후보물질의 약리적인 활성 연구는 신약개발 성공률을 높이기 위해 필요한 단계이다. 본 연구에서, 약용 후보물질의 체내 효소 반응 유무를 예측하기 위해, 유사도 모델들을 적용 분석하였다. 유사도 모델의 군집별 특성을 반영하여 13개의 모델을 선택하여 효소 반응 예측을 수행하였다. 이들 모델들을 민감도와 AUC를 기반으로 비교 평가하였다. 평가 모델들 중, 효소 사이의 반응성을 예측하는데 있어서 Simpson coefficient 모델이 가장 좋은 성능을 보였다. 분석된 유사도 모델 전체를 웹 서비스로 구축하였다. 제안된 모델은 반응정보의 추가에 동적으로 대응 할 수 있으며 신약개발시간 단축 및 비용 절감에 기여할 것으로 여겨진다.