CADD(Computer-Aided Drug Design)_v2

2019. 5. 21. 22:09

CADD(Computer-Aided Drug Design)_v2 Start.

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CADD

저번에 이어 부가적 내용을 추가하였다.

1. 기존 신약개발의 한계

-신약개발 분야에서 시대가 지남에 따라 투입되는 Input(신약개발비용과 인력)에 비해 Output(신약개발성공)이 나오지 않는 한계에 부딪힘

-일반적으로 대부분의 신약개발연구는 임상 2상에서 실패

→실패의 51%가 불충분한 효용성 때문

→Pre-clinical에서는 동물 위주로 실험하기 때문에 사람 대상으로 효능이 분명하지 않음

2. CADD(Computer-Aided Drug Design)

-CADD: 컴퓨터를 기반하여 신약후보 물질들의 신약가능성 여부 예측 및 불필요한 화합물들을 만드는 것을 줄이고,

기존 약에 비해 약효가 더 좋은 새로운 구조의 신약 후보물질을 디자인

① Target identification

→특정 질병을 유발하는 원인을 찾고, 그것을 조절하는 타겟 단백질을 선정

→Bioinformatics 활용

→예)Reverse docking: 수천 개의 타겟 중에서 리간드 결합 물질을 역추적해 타겟 확인

② Target validation

→선정된 타겟의 제어와 목표하는 질환 치료와의 상관, 인과관계를 검증

→Bioinformatics, Structural informatics 활용

예)Target druggability: 예측된 타겟이 실제 약효로 작용하는지 혹은 결합 부위가 연구 가능한 위치인지 확인

③ Lead discovery

→타겟 단백질의 약리적인 활성을 나타내는 화합물 작용기들을 조절하면서 약리활성이

향상되는 구조를 찾음

→Structural informatics, Chemoinformatics/System biology 활용

→예)Molecular docking: 단백질 구조에서 약물이 결합하는 부위에 다양한 화합물 구조를 두고,

어떤 단백질과 강하게 상호작용을 하는지 계산

④ Lead optimization

→약동학 관점에서, 만들어진 물질(Lead)의 체내의 운반/효능/부작용 등을 개선 연구

→Chemoinformatics/System biology 활용

→예)QSAR: 물질이 가지고 있는 화학 구조를 이용하여 물성 혹은 독성을 계산

⑤ Preclinical test

→도출된 후보물질의 유효성/독성 검증을 위해, 동물 모델을 대상으로 생화학적 실험 단계

→Chemoinformatics/System biology 활용

→예)ADMET: 화합물의 흡수/분배/대사/배출/독성 등의 약동학 측면에서 약물 효능 측정

CADD(Computer-Aided Drug Design)_v2 End.

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