SARS-CoV-2 main protease 저해제의 구조 기반 hit-to-lead 최적화 연구

Structure-guided hit-to-lead optimization of SARS-CoV-2 main protease inhibitors

연구 내용

구조 기반 hit-to-lead 최적화를 통해 SARS-CoV-2 main protease 저해 후보를 발굴하고 기전 기반으로 성능을 개선하는 연구

SARS-CoV-2 main protease의 결합 특성을 구조 기반으로 해석하고, carmofur 유사 골격에서 시작한 후보군을 hit-to-lead 단계로 최적화하는 연구를 수행합니다. in silico 도킹을 활용해 결합자리에 대한 상호작용을 비교하고, 입체화학적 요소가 활성을 좌우하는지 후보별로 검증합니다. 이후 in vitro 기반의 저해 성능을 확인하며, 구조-활성 관계를 정리해 후속 최적화 방향을 도출합니다. 이 과정은 감염성 병원체 타깃에 대한 저분자 저해제 개발의 실험-계산 연계를 목표로 합니다.

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연구 흐름

먼저 carmofur를 출발점으로 하여 SARS-CoV-2 main protease의 결합 자리 관점에서 구조적 적합성을 평가하는 in silico 분석을 수행했습니다. 이후 구조 유도 기반으로 후보군을 설계하고, 도킹 결과와 입체화학 변화를 중심으로 hit-to-lead 최적화 전략을 구성했습니다. 이어 in vitro 실험을 통해 최적화된 후보의 항바이러스 활성을 확인하면서 구조-활성 관계를 정리했습니다. 최종적으로 활성 후보를 도출해 후속 약물 후보로의 확장 가능성을 검토하는 흐름으로 연구를 진행하고 있습니다.

활용 가능성

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

SARS-CoV-2 main protease 저해제 리드
caromfur 골격 기반 약물재창출 전략
구조 기반 hit-to-lead 파이프라인
in silico 도킹 기반 후보 스크리닝
입체화학 설계 가이드라인
저해제 SAR(구조-활성 관계) 데이터셋
in vitro 항바이러스 평가 체계
결합 자리 상호작용 기반 최적화
항바이러스 후보 전임상 준비
팬데믹 대응형 신속 리드 최적화