화학정보학이란 무엇이고 새로운 약물을 발견하는 데 어떻게 도움이 되나요?

신약 개발에 10년에서 15년이 걸리고 수십억 달러의 비용이 든다는 사실, 알고 계셨나요? 투자되는 시간, 돈, 노력은 엄청나지만, 화학정보학이라는 과학 분야 덕분에 이 모든 것이 바뀌고 있습니다.그것이 무엇이며 새로운 약물을 발견하는 데 어떻게 도움이 됩니까?그 답은 흥미진진하면서도 복잡한데, 이 글에서 간단히 설명해드리겠습니다.

화학정보학이란 무엇일까요? 화학과 컴퓨터 과학의 흥미로운 융합

이해하기 위해 화학정보학이란 무엇인가?매우 복잡한 자물쇠를 여는 특별한 열쇠를 찾아야 한다고 상상해 보세요. 하지만 그 열쇠는 100억 개의 서로 다른 열쇠 더미 속에 숨겨져 있습니다. 얼마나 어려운 일일까요! 각 열쇠를 하나하나 직접 찾고 시험해 보려면 얼마나 많은 시간과 노력이 필요할지 상상이 되시나요?

제약 산업은 이 엄청난 도전에 직면해 있습니다. 자물쇠는 질병을 유발하는 단백질을 나타내고, 열쇠는 약물로 전환될 수 있는 화학 분자입니다. 수십 년 동안, 전문가들은 각각의 새로운 약물을 찾기 위해 '수동' 시스템을 사용했습니다.정말 엄청난 양의 시간, 돈, 노력을 투자했습니다.

비유로 돌아가서, 이제 당신이 다음과 같은 것을 가지고 있다고 상상해보세요. 지능형 시스템 맞지 않는 열쇠 열 개 중 아홉 개를 즉시 배제할 수 있습니다. 또한, 이 시스템은 어떤 열쇠가 가장 적합한 모양을 가지고 있는지 예측하고, 그것들을 모아서 여러 묶음으로 분류하는 데 도움을 줍니다. 훌륭합니다! 이것이 바로 케민포매틱스의 마법입니다.

화학정보학이란 무엇인가요? 포털에 따르면 퍼브메드, '화학 데이터의 수집, 저장, 분석 및 조작에 중점을 둔 정보 기술 분야입니다.' 이 과학 분야는 컴퓨터 과학과 데이터 과학 기술을 사용하여 화학 분야의 복잡한 문제를 해결합니다.주로 약물 발견에 초점을 맞추었지만, 다양한 분야(농약, 식품 등)에도 응용됩니다.

두 가지 기본 기둥: 데이터와 알고리즘

화학정보학이 어떻게 작동하는지 이해하려면 두 가지 필수 구성 요소에 대해 알아야 합니다. 화학 데이터한편으로는, 그리고 알고리즘과 모델반면, 후자는 화학 데이터를 처리하여 약물 개발 최적화에 도움이 되는 유용한 정보를 얻는 데 사용됩니다. 이를 위해서는 먼저 기존 화합물과 관련된 모든 데이터를 디지털화해야 합니다.

그래서 모든 것은 다음으로 시작됩니다. 분자의 디지털화이러한 정보는 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있는 특수 형식(예: SMILES, InChI 또는 SDF 파일)을 사용하여 디지털 방식으로 표현할 수 있습니다. 물론, 단순한 그림에 대한 이야기가 아닙니다. 이러한 파일은 원자, 결합, 3차원 구조, 전하, 물리적 특성 등의 정보를 인코딩합니다. 이로 인해 수백만 개의 천연 및 합성 분자를 저장하는 거대한 데이터베이스가 탄생했습니다.

• 모든 특성을 지닌 화합물을 디지털 차원으로 끌어올리면, 여기에 계산 도구를 적용할 수 있습니다.
• 이것이 바로 화학정보학의 핵심입니다. 화학 데이터를 적용하는 것입니다. 통계, 머신러닝, 인공지능, 데이터 마이닝 및 패턴 인식 방법.
• 이러한 모든 알고리즘과 모델은 약물 개발이라는 궁극적인 목표를 가지고 이렇게 엄청난 양의 데이터 분석 속도를 크게 높여줍니다.

화학정보학이 신약 발견에 어떻게 도움이 되는가

기본적으로 화학정보학이 하는 일은 다음과 같습니다. 약물 발견 및 개발 프로세스의 모든 단계를 최적화합니다이 과정은 10년에서 15년이 걸리고 수십억 달러의 비용이 드는 길고 복잡한 과정이라는 점에 주목할 필요가 있습니다. 하지만 화학과 컴퓨터 과학의 융합 덕분에 이러한 노력의 상당 부분이 크게 간소화되었습니다. 약물 개발 초기 단계에서 이것이 어떻게 가능한지 살펴보겠습니다.

1단계: 발견 및 연구

약물을 개발하기 위해 과학자들이 가장 먼저 하는 일은 질병의 원인을 조사하는 것입니다. 그 원인 안에서, 그들은 질병을 치료하기 위해 변경할 수 있는 생물학적 표적이나 목적(예: 단백질이나 유전자)을 식별합니다.. 이 시점에서 화학정보학은 표적이 "약물 투여 가능"인지, 즉 약물 투여가 가능한지 여부를 파악하는 데 도움이 됩니다. 볼트 (초기 비유로 돌아가서) 소개할 것 열쇠 (분자)를 변형하려고 시도합니다.

또한, 데이터 처리 기술은 다음과 같은 데에도 도움이 됩니다. 후보 분자 식별 및 생성 (키 묶음) 대상과 상호 작용할 수 있습니다. 수백만 개의 화합물을 물리적으로 테스트하는 대신, 가상 스크리닝 대규모 데이터베이스를 활용하여 최적의 후보자를 찾습니다. 그 결과, 이전에는 2~4년이 걸리던 작업이 이제 훨씬 짧은 시간에, 그리고 더 적은 비용과 노력으로 완료됩니다.

2단계: 전임상 단계

전임상 단계에서는 가장 유망한 화합물을 선별하여 안전성과 효능을 평가하기 위해 엄격한 연구를 진행합니다. 이러한 연구는 일반적으로 시험관내 (세포와 조직에) 생체 내에서 (동물에서는). 하지만, 화학정보학을 통해 이러한 모든 연구를 시뮬레이션할 수 있습니다. 컴퓨터 시뮬레이션즉, 컴퓨터에서실험실 검사 결과와 매우 유사한 결과를 얻을 수 있습니다. 이는 자연스럽게 자원과 시간을 절약하고 수백 개의 쓸모없는 변이를 합성하는 것을 방지합니다.

3단계: 임상 시험 단계

전임상 연구가 성공하면 해당 화합물은 인체 실험으로 넘어갑니다. 물론, 이러한 화합물은 시험관이나 디지털 시뮬레이션에서는 매우 강력할 수 있습니다. 하지만 인체가 흡수하지 못하거나, 독성이 있거나, 간에서 너무 빨리 대사된다면 약물 실패로 간주될 수 있습니다. 따라서 인체 실험 전에 흡착, 분포, 대사, 배설 및 독성을 측정하는 ADMET 특성 예측 테스트 인체 내 화합물의.

다행스럽게도, 화학정보학 모델은 ADMET 속성 예측 테스트도 실행할 수 있습니다.이는 문제가 있는 후보 물질을 조기에 배제하기 위해 동물 실험 전에도 수행할 수 있습니다. 다시 말해, 이러한 디지털 시뮬레이션을 수행하면 임상 시험 실패 건수는 물론, 실험 대상자 사용의 필요성(및 그에 따른 윤리적 영향)도 줄어듭니다.

결론적으로, 우리는 화학정보학이 무엇이고 새로운 약물을 발견하는 데 어떻게 도움이 되는지 대략적으로 살펴보았습니다. 이 과학 분야의 확장성은 엄청납니다.따라서 앞으로 더 많고 더 나은 결과가 기대됩니다. 화학의 힘과 계산 지능을 결합함으로써 질병을 더욱 빠르고 정확하며 경제적으로 치료할 수 있는 무한한 가능성이 열립니다.