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화학생물정보팀

화학생물정보팀
Chemical Bioinformatics Team
"모델링을 통한 신물질 개발"
  • QSAR 방법을 통한 물리 물성 및 신약 개발에 필요한 data 예측
  • 분자구조를 통한 각종 물리 물성 및 생물학적 물성 값에 대한 예측
  • Nano-QSAR 기반에 의한 환경적 독성 평가
  • 새로운 기계학습 알고리즘 개발
  • 3D QSAR 방법으로 새로운 물성 예측모델 개발
문의처
  • Young Mook Kang (Team Leader)

화학생물정보팀 소개 및 목표

소개

분자 구조를 기반으로 각종 화합물의 물리적 물성값, 독성 평가 등을 컴퓨터 프로그램을 통해 각 모델을 구축하여 모델을 기반으로 물성 및 독성 평가등을 예측하고, 각 분자 모델링을 통해 새로운 신물질의 개발 연구를 진행 하고 QSAR의 넓은 활용 범위를 토대로 많은 분야에서의 연구 및 과제를 수행.

화학생물정보팀 소개 및 목표
목표
  • QSAR 방법을 통한 물리 물성 및 신약 개발에 필요한 data 예측
  • 분자구조를 통한 각종 물리 물성 및 생물학적 물성 값에 대한 예측
  • Nano-QSAR을 기반에 의한 환경적 독성 평가
  • 새로운 기계학습 알고리즘 개발
  • 3D QSAR방법을 이용한 새로운 물성 예측모델 개발

화학생물정보팀 기술

PreADMET

신약개발 과정에서 좋은 약동력학(ADME) 특징을 가지며 낮은 독성을 보이는 화합물의 확보는 무엇보다 중요한 일이다. 최근, 동물을 사용한 평가 실험이 여러 규제로 인해 어려워지면서 이를 대체할 수 있는 in vitro 및 in silico ADMET (ADME+Toxicity) 평가시스템이 활발하게 사용되고 있다.
ADMET 기술관련 시장에서 in silico 기술의 비중은 약 10% 정도에 지나지 않으나, 향후 5년간 큰 폭으로 성장할 것으로 예측되고 있으며, 특히 신흥 아시아 시장에서는 그 의존도가 50%를 넘게 될 것으로 예측되고 있다.

in silico ADMET 기술은 특정 질환군에만 적용되는 기술이 아니라 모든 종류의 신약 개발에 필수적인 기반 기술이며, 좋은 ADMET 특성을 가진 화합물은 특정 약효군에 대해 효력을 가지고 있지 않더라도 약물대체용도성(drug repositioning)을 통해 새로운 약으로 개발될 수 있는 가능성이 매우 높으므로, 좋은 ADMET 특성을 가진 화합물의 설계를 위해 in silico ADMET 기술이 필수적이다.
PreADMET는 생체기능조절물질개발사업의 분자설계기술을 수행하는 분자설계연구소의 기술로 만들어진 소프트웨어로서 화합물의 다양한 ADME 및 독성 관련 성질을 손쉽게 예측하고 활용할 수 있는 도구로서, 신약 개발의 전 과정에서 활용될 수 있는 주요 기반 기술이다.
PreADMET를 사용하면 신약 개발 초기 단계에서 부적절한 ADME 특성을 가진 화합물을 제외하거나, 합성 전에 구조의 최적화를 진행할 수 있습니다. ADME 예측은 제약, 화장품, 환경 과학 등에 적용할 수 있습니다.

PreADMET

분자설계연구소의 PreADMET (http://preadmet.bmdrc.org)는 화합물의 특성을 나타내는 분자표현자 계산, ADME 관련 성질예측 및 분자의 독성예측을 가능하게 해 주는 국내 유일의 소프트웨어이다.
이 소프트웨어는 분자의 구조만 이용하여, 이 분자가 약과 얼마나 유사한지를 나타내는 약물 유사치(drug-likeness) 계산을 가능하게 한다. Drug-likeness는 파이저(Pfizer)사에 근무하고 있던 Lipinski가 시장에 나와 있는 약의 성질을 분석하여 얻어낸 일종의 경험적인 법칙으로서 Rule of Five라고도 불린다. 즉, 시장에서 판매되는 약의 80%는 Rule of Five를 만족하고 있으며, 이 법칙은 분자가 생체 내에서 얼마나 이용 가능한지를 나타내는 생물학적 용도와 깊은 연관성을 가지고 있다는 것이다.
분자의 ADME 특성이란, 분자의 흡수(absorption), 분포(distribution), 대사(metabolism), 배출(excretion)되는 현상을 나타내는 것으로서, 몸이 약에 대해 어떻게 반응하는지를 나타내는 것으로 볼 수 있다. 약이 약효를 발휘하기 위해서는 작용하는 곳에 일정 농도 이상 존재하고 있어야 하며, 특정 단백질에 잘 결합하는 약이라고 해도 작용점까지 제대로 도달하지 않으면 약효를 나타낼 수 없다는 점에서 중요성을 지닌다. 즉, 중추신경계에 작용해야 하는 약이라면 Blood-Brain Barrier(BBB, 혈뇌장벽)를 통과하여 중추신경계로 흡수되어 분포되어야 약효를 나타낼 수 있기 때문이다. 약물의 ADME 성질을 나타내는 파라미터로는 Caco-2 세포투과도, 장 투과도, BBB 통과, 친지성(logP), 물에 대한 용해도, 피부 투과도, 혈장단백질 결합 등이 있으며, 모두 PreADMET 소프트웨어를 통해 예측할 수 있다.

분자의 독성 예측으로는 분자가 유전자 변형을 일으키는지의 여부를 나타내는 돌연변이 유발성(mutagenicity) 판정을 위해 사용되는 돌연변이유발여부 측벙법(Ames test)의 실험결과를 예측할 수 있으며, 설치류에서 암을 발생시키는 여부를 나타내는 carcinogenicity 여부를 mouse와 rat에서 모두 예측할 수 있다. 이런 예측 결과 mutagenicity나 carcinogenicity를 나타낼 것으로 예측되는 화합물들의 경우에는 합성 혹은 생물학적 스크리닝 연구에서 그 선호도가 떨어진다고 볼 수 있다.

진행 프로젝트

진행 프로젝트

팀 조직 및 구성

이름 · 직책 · 연락처 이름 · 직책 · 연락처
Young Mook Kang Young Mook Kang
Team Leader
Hyun Kil Shin Hyun Kil Shin
Sung Bo Hwang Sung Bo Hwang Sung Eun Shin Sung Eun Shin

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