초록 ▼

□ 연구의 목적 및 내용
￭ 딥러닝 기반 선도 물질 탐색 플랫폼 개발
- 생물학 지식 그래프 기반 표적 탐색 모델 개발: 방대한 생물학적 지식을 통합한 그래프 데이터베이스로부터 질병의 단백질 표적 추론
- 딥러닝 기반 합성 약물 설계 모델 개발: 제시된 표적 단백질에 결합하는 신규 화합물 구조 설계
- 개발된 모델의 API 개발
- 검증 사례 연구: 실험 검증을 통해 신규 선도 물질 발굴

□ 연구개발성과
￭ 특허출원
- 질병 관련 인자 예측 시스템 (10-2020-

□ 연구의 목적 및 내용
￭ 딥러닝 기반 선도 물질 탐색 플랫폼 개발
- 생물학 지식 그래프 기반 표적 탐색 모델 개발: 방대한 생물학적 지식을 통합한 그래프 데이터베이스로부터 질병의 단백질 표적 추론
- 딥러닝 기반 합성 약물 설계 모델 개발: 제시된 표적 단백질에 결합하는 신규 화합물 구조 설계
- 개발된 모델의 API 개발
- 검증 사례 연구: 실험 검증을 통해 신규 선도 물질 발굴

□ 연구개발성과
￭ 특허출원
- 질병 관련 인자 예측 시스템 (10-2020-0012169), 2020년1월
- 병렬 연산을 통한 단백질-리간드 상호작용 분석 방법 및 장치(10-2020-0012176), 2020년4월
￭ 국내외 공동연구
- Panorama Research Inc. (미국 캘리포니아) 국제공동연구 계약 (2020-08)
- 삼진제약-스탠다임 공동연구 계약 (2020-05)
￭ 국제학회 초청강연
- 2020 Drug Discovery Chemistry 초청 강연 (2020-08)

□ 연구개발성과의 활용계획(기대효과)
￭ 선도 물질 탐색용 인공지능 플랫폼 기술 검증 및 특허 출원
- 연구개발 기간 동안 선도 물질 발굴을 통해 개발될 선도 물질 탐색 플랫폼 기술 검증
- 발굴된 선도 물질 특허 진행 및 추후 전임상 후보 물질로 연속 개발
￭ 선도 물질 탐색용 인공지능 플랫폼의 비즈니스 가치 확보
- 개발된 플랫폼 활용을 통해 수요자(제약회사)들과 신약개발 공동연구 계약
￭ 다양한 표적 단백질에 대하 다양한 신규 물질 확보 가능
- 본 연구에서 진행되는 표적 단백질에 국한된 개발이 아니라 다양한 표적 단백질에 대해서 신약 후보물질 발굴 적용
￭ 선도 물질 최적화 및 후보 물질 발굴 플랫폼으로 확장 개발
- 선도 물질 발굴 플랫폼을 확장하여 이후 최적화 및 후보 물질 발굴 기술 개발

(출처 : 요약문 4p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 2
• 보고서 요약서 ... 3
• 요약문 ... 4
• 목차 ... 5
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 6
• 1-1. 연구개발의 목적 ... 6
• 1-2. 연구개발의 필요성 ... 6
• 1-3. 연구개발의 범위 ... 7
• 2. 연구수행내용 및 성과 ... 8
• 2-1. 연구수행내용 및 성과 ... 8
• 2-2. 대표적 성과 ... 25
• 3. 목표 달성도 및 관련 분야 기여도 ... 26
• 3-1. 목표 ... 26
• 3-2. 목표 달성여부 ... 26
• 3-3. 목표 미달성 시 원인(사유) 및 차후대책(후속연구의 필요성 등) ... 27
• 4. 연구개발성과의 활용 계획 등 ... 28
• 붙임. 참고문헌 ... 29
• 끝페이지 ... 29