NOV 24, 2022

2022 슈뢰딩거 가을 중국어 생명과학 온라인 강연 | 최신 물리 기반 계산 방법을 활용하여 구조 기반 신약 개발에 새로운 지평을 열다

발표자

두안 지안신 박사
연구원

초록

최근 몇 년간, 예측 정확도가 높고 물리 이론에 기반한 새로운 방법들이 개발되고, 이를 통해 신약 후보물질 발굴 능력이 가속화됨에 따라 구조 기반 신약 개발(SBDD) 전략의 가치가 더욱 부각되고 있습니다. 그러나 이러한 방법들은 표적 단백질의 고품질 구조 모델 확보 여부에 제약을 받습니다. 냉동 전자 현미경 및 기계 학습과 물리 기반 방법을 활용한 계산 예측 단백질 모델과 같은 최신 구조 생물학 혁신 기술은 새로운 표적 시대를 열 것으로 기대됩니다. 이번 웨비나에서는 최신 계산 워크플로우가 역사적으로 난해했던 표적 및 비표적 대상에서 구조 기반 신약 개발을 어떻게 실현하는지 소개할 예정입니다.

주요 의제:

실험적 결정 구조(즉, 동종 모델 또는 AlphaFold 구조)가 없는 상황에서, SBDD에 활용하기 위한 고품질 단백질 구조 모델을 구축하고 검증하는 새로운 계산 방법을 제시한다.

다음 사례를 통해 새로운 방법이 프로젝트에서 어떤 역할을 하는지 보여줍니다:

1) 고처리량 스크리닝을 통해 확보한 예비 유망 화합물의 개발 추진

2) 오프타겟 효과로 인한 문제 해결

3) 동종 모델을 활용하여 전체 프로젝트를 추진한다

최근 몇 년간 예측 정확도가 높은 새로운 물리 기반 방법들이 발전하여 새로운 임상 화합물의 발굴을 가속화할 수 있는 능력을 입증함에 따라, 구조 기반 신약 개발(SBDD) 전략을 추구하는 것의 가치가 더욱 커졌습니다. 그러나 이러한 접근 방식은 표적 단백질의 고품질 구조 모델 확보 여부에 따라 한계가 있습니다. 크라이오-EM(cryo-EM) 및 ( 머신러닝 와 물리 기반 방법을 활용한) 전산 예측 단백질 모델과 같은 구조 생물학 분야의 최근 발전은 탐구할 수 있는 표적의 새로운 지평을 열어줄 잠재력을 지니고 있습니다. 이번 웨비나에서는 전산 워크플로우의 새로운 발전이 어떻게 과거에 해결이 어려웠던 표적 및 비표적에 대한 구조 기반 신약 개발을 가능하게 하는지 알아보실 수 있습니다.

주요 다루는 주제:

실험적 결정 구조가 없는 상황에서 SBDD에 활용하기 위한 고품질 단백질 구조 모델을 구축하고 검증하기 위한 새로운 계산적 접근법의 개요 (예: 상동성 모델 또는 AlphaFold 구조)

다음 분야에 대한 이러한 접근 방식의 효과를 보여주는 사례 연구:

1) 고처리량 스크리닝에서 선별된 초기 후보 물질의 연구 진행

2) 목표치 미달 부채

3) 상동성 모델을 활용하여 전체 프로그램을 진행한다