전산의약화학 기반 고처리량 가상 스크리닝과 분자동역학 검증 연구

In silico high-throughput virtual screening with molecular dynamics validation

연구 내용

USP11 및 LPAR1 등 질환 관련 표적을 대상으로 고처리량 가상 스크리닝과 도킹·분자동역학 분석을 수행해 유효한 화학 스캐폴드를 발굴하는 연구

질환 표적에 대한 실험 전 단계의 후보 탐색을 위해, homology model 기반 도킹 및 대규모 가상 스크리닝으로 화학 스캐폴드를 선별합니다. 이후 선택된 hit에 대해 구조-활성 관계 관점의 바인딩 양상을 정리하고, 필요 시 분자동역학으로 결합 안정성과 상호작용 특성을 보강합니다. 이러한 전산 탐색 흐름을 폐섬유화증 치료 후보물질 발굴 과제에 적용하여, 유기합성 가능성과 신약개발 적합성을 고려한 전임상용 후보군 도출을 지향합니다.

관련 프로젝트

1건

연구 흐름

전산 탐색 역량은 가상 스크리닝과 도킹을 중심으로 구축되었습니다. 이후 USP11처럼 구체적 억제제가 제한된 표적에서, homology model 기반으로 대규모 후보를 스크리닝하고 검증 가능한 구조적 출발점을 제시했습니다. 동시에 LPAR1 길항제의 경우 in vitro 검증과 분자동역학 분석을 결합하여 결합 메커니즘을 정리하는 방향으로 확장되었습니다. 최근에는 전산의약화학 기반 폐섬유화증 치료 후보물질 발굴 연구가 수행되며, 가상 탐색-검증-후보 최적화로 이어지는 흐름을 강화하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

대규모 virtual screening 파이프라인
표적 단백질 homology model 구축
도킹 기반 hit ranking
분자동역학 기반 결합 안정성 평가
in vitro 검증 설계
SAR 중심 스캐폴드 최적화
PAINS/리드라이크 요소 사전 점검
신약개발 친화성 후보군 선별
표적별 결합 모드 해석
질환 치료 후보 전임상 프레임