Ligand 데이터베이스

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가상 스크리닝에서 리간드 db의 필요성을 이해하고, 관련 database를 살펴보자.

Virtual HTS(High Throughput Screening)에서는 방대한 Chemical Ligand db를 스크리닝하고, 합성을 위한 compound 우선 순위를 정한다.

이 과정에서 우리는 Virtual Library가 필요하다.

NGS에서 시퀀싱을 위해 라이브러리가 필요하듯이, 가상 스크리닝에서도 다양한 사이즈와 디자인을 갖는 Virtual library로 스크리닝을 진행한다.

Virtual Library는 일반적으로 아래 3개로 나뉜다.

1)일반라이브러리 (any target)

2)특정한 타겟군이 있는 라이브러리 (family of related targets)

3)하나의 타겟만 보는 라이브러리 (single target)

일반 라이브러리는 다양한 computational & combinatorial tool로 제작될 수 있다.

연구 초기에는 한정된 분자식으로, 만들어낼 수 있는 라이브러리 개수가 적었다고 한다.

그러나, 기술과 연구가 발달함에 따라 분자식을 넘어 그 사이를 채우는 화학 공간 정보를 이용해 라이브라리 다양성을 증대시켰다.

기존에 없던 정보들이 계속 더해져가고 우리는 그만큼 수많은 Virtual library를 구현할 수 있게된 것이다.

#아래는 chemical compound 데이터베이스들이다. 'PubChem과 Zinc'가 상당량의 compound 정보를 보유하고 있다.

DataBase	Type	Size
PubChem	Biological activities of small molecules	~68,000,000
Accelrys Available Chemicals Directory (ACD)	Consolidated catalog from major chemical suppliers	~7,000,000
PDBeChem	Ligands and small molecules referred in PDB	19,838
Zinc	Annotated commercially available compounds	~90,000,000
DrugBank	Detailed drug data with comprehensive drug target information	7469
ChemDB	Annotated commercially available molecules	~5,000,000
WOMBAT Database (World Of Molecular BioAcTivity)	Bioactivity data for compounds reported in medicinal chemistry journals	331,872
MDDR (MDL Drug Data Report)	Drugs under development or released; descriptions of therapeutic	180,000
3D MIND	Molecules with target interaction and tumor cell line screen data	100,000

참고로 대부분의 Virtual HTS는 이미 알려진 물질을 시작으로 복잡성을 더하여 합성해나가는 방식을 취한다.

위의 데이터베이스들이 그 스타트선에 있는 Chemical compound, drug, enzyme, reactant DB 라 볼 수 있겟다.

#참고문헌

1) Agarwal AK & Fishwick CW (2010) Structure-based design of anti-infectives. Ann N Y Acad Sci 1213:20-45.

2) Song CM, Lim SJ, & Tong JC (2009) Recent advances in computer-aided drug design. Brief Bioinform 10(5):579-591.

3) Ortholand JY & Ganesan A (2004) Natural products and combinatorial chemistry: back to the future. Curr Opin Chem Biol 8(3):271-280.

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