초록 ▼

□ 연구개요
본 연구는 신약개발을 위한 질병 및 독성발현경로 관점에서 연관형 구조활성 상관관계 분석 기반의 인공지능(AI) 체계를 개발하고자 하였음. 체내 이소성 지방을 축적시키는 대사교란물질을 화학정보학과 AI 모델을 활용하여 예측하고, 독성 및 질병발현 경로 모델을 사람의 중간엽줄기세포 분화 표현형을 이용하여 검증하였음. 분자촉발사건, 핵심사건, 핵심사건관련성 모듈을 in vitro 실험법과 연계할 수 있는 방법론을 구축하였음. 지방세포 표현형 예측을 위한 AI 학습데이터를 개방형 화합물 빅데이터로부터 구축하고 데이터갭 필

□ 연구개요
본 연구는 신약개발을 위한 질병 및 독성발현경로 관점에서 연관형 구조활성 상관관계 분석 기반의 인공지능(AI) 체계를 개발하고자 하였음. 체내 이소성 지방을 축적시키는 대사교란물질을 화학정보학과 AI 모델을 활용하여 예측하고, 독성 및 질병발현 경로 모델을 사람의 중간엽줄기세포 분화 표현형을 이용하여 검증하였음. 분자촉발사건, 핵심사건, 핵심사건관련성 모듈을 in vitro 실험법과 연계할 수 있는 방법론을 구축하였음. 지방세포 표현형 예측을 위한 AI 학습데이터를 개방형 화합물 빅데이터로부터 구축하고 데이터갭 필링 방법론을 연구하였음. 데이터갭 필링 방식으로 고차원의 연관형 구조활성 상관관계(RASAR) 매트릭스를 설계하여 실험적 검증을 통해 방법론의 효율성을 입증하였음. 표현형 데이터 인식 및 신약후보물질 구조생성 AI 기반의 RASAR 분석을 통해 대사성질환 신약 유효 물질을 도출하였음.

□ 연구 목표대비 연구결과
● 바이오빅데이터로부터 신약개발을 위한 지식정보 자동 추출 체계 확립
-PubChem, ChEMBL 등 개방형 화합물 빅데이터로부터 화합물 구조, 생리활성 평가 결과, 물리화학적 특성 등 정보 추출 체계를 확립하였음.
-개방형 빅데이터의 생리활성 평가 결과 활용을 위한 데이터처리 프로세스로서 중복 정보 제거 및 통합 알고리듬을 개발하였음.
● 중간엽줄기세포 분화 표현형을 이용한 대사성질환 독성 및 질병발현경로 제시
-12편의 국제학술지(Eur. J. Med. Chem., Org. Lett., ACS Med. Chem. Lett. 등) 논문 발표를 통해 중간엽줄기세포 분화 표현형 조절 신규 화합물 20종 이상을 발견하여 보고하였음.
-대사성질환 독성 및 질병발현경로의 분자촉발사건 및 핵심사건으로서 PPAR, GR, ER 등 핵수용체 네트워크의 역할을 규명하였음.
● 신약선도물질 도출 및 대사교란물질 판별을 위한 RASAR 매트릭스 설계 및 RASAR 분석 플랫폼 구축
-화합물의 구조적 유사도 기반 상관성 분석 체계 구축 및 대사교란물질 판별 AI 모델 구축에 기여하였음.
-중간엽줄기세포 분화 표현형 조절 화합물의 in silico 스크리닝을 위한 RASAR-RAS 모델을 개발하였음(J. Chem. Inf. Model.).
● 표현형 데이터 인식 및 구조생성 인공지능을 이용한 대사성질환 신약 선도물질 도출
-1,000종 이상의 화합물에 대한 중간엽줄기세포 분화 표현형 데이터를 이용하여 아디포넥틴 분비 촉진 화합물 구조생성 AI 모델을 개발하였음.
-중간엽줄기세포 분화 표현형 조절 신약 선도물질 4건에 대한 특허를 출원하였음.

□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성)
-본 연구를 통해 개발한 중간엽줄기세포 지방분화표현형 예측 AI 체계는 당뇨, 비만 및 대사기능장애 관련 지방간염(MASH) 등 다양한 대사성질환에 대한 신약 선도물질을 발굴하는 데에 응용할 수 있음.
-대사교란물질을 예측할 수 있는 독성 표현형 예측 AI 모델은, 환경 노출 화합물에 대한 risk-benefit 분석에 도움을 줄 수 있음.
-본 연구를 통해 개발된 AI 기반의 표현형 예측 모델은 신약개발의 유효성 안전성 평가를 위한 제도과학적 근거로 활용할 수 있음. 개발된 RASAR 방법론은 OECD에서 추진 중인 AOP 관점의 독성 및 효능 예측 시스템 개발에 기여함. 즉, 동물실험이나 인체 임상시험을 최소화하면서, 동시에 신약개발의 효율성을 극대화할 수 있을 것으로 기대함.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 1-1. 연구개발과제의 목표 ... 4
• 1-2. 연구개발과제의 필요성 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
• 2-1. 연구개발과제의 연차별 연구내용 ... 5
• 2-2. 신약개발을 위한 바이오빅데이터 추출 체계 연구 및 강화학습 기반 신약선도물질 구조생성 인공지능 개발 ... 6
• 2-3. 독성 및 질병발현경로 중간엽줄기세포 분화 표현형 검증 및 기계학습 데이터 고도화 연구 ... 8
• 2-4. 신약선도물질 도출 및 대사교란물질 판별을 위한 RASAR 매트릭스 설계 및 RASAR 분석 플랫폼 개발 ... 13
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 16
• 3-1. 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 16
• 3-2. 세부 정량적 연구개발성과 ... 17
• 3-3. 목표 달성 수준 ... 17
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 17
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 18
• 6. 자체점검표 ... 18
• 7. 참고문헌 ... 18
• 끝페이지 ... 33