엘리큐어 부설 연구소에서
선별 및 검증 과정
선별 및 검증 과정
AI 기반 타켓 질환 천연물 선별
Pipeline in AI based drug discovery
기존 연구기술
전통적 합성
약물 개발의 한계점
약물 개발의 한계점
고비용, 인체독성
Next Generation
Sequencing
Sequencing
AI 기반 천연물 유래
약물 개발의 장점
약물 개발의 장점
저비용, 인체친화적
AI/ML Bioinformatics
Workflow
Workflow
기계학습, Machine Learning 기반 인공지능 약물 스크리닝 모델
요소 기술
분자 도킹 시뮬레이션 기반 후보 천연물 스크리닝
세부기술 1
인실리코 (in silico) 기술 기반 상처치유용 천연물 후보물질 발굴
- Multi-target (다중타겟)-Multi component (다중 성분)의 유용성 천연물 발굴 대상 선도 시각화 기술 in silico 스크리닝 적용
- (in silico 스크리닝: 세포실험 이전 컴퓨터를 이용한 모의 시뮬레이션 약물 검색 시각화 기술)
- UHPLC-MS/MS를 이용한 지표성분 설정, 네트워크 약리학기법 (PPI) 을 통한 상처치유 관련 타겟 효소/천연물 선별
- 3D 선도 시각화 인실리코 기술 기반 정확한 상처 치유용 후보 천연물 선정 [1] 분자 도킹 결합력 향상
추출 및 대사물 데이터베이스
다중 표적 강력 대사물
다중 단백질 표적 스크리닝을 네트워크 약리학으로 수행
(AutoDock, Schrodinger 사용)
다기능성 나노입자를 상처 치유 응용을 위한 DB로 개발
선별 후보 물질 구조 분석
| 구분 |  |
 |
| 분자량(MW) | <500 Da | <600 Da |
| 수소결합 공여체(HBD) |
≤ 5 | ≤ 7 |
| 결합력(AG) | ≤ -8 kcal/mol | ≤ -5 kcal/mol |
| 독성 예측 | 무독성 | 초기 단계 독성 내성 |
| 선택도 | 표적 다중 단백질에 대한 높은 선택성 |
광범위한 타겟 스펙트럼 |
- 선진 기업 대비 더 작은 수소 결합
- 선진 기업 대비 더 높은 결합 친화도
- 선진 기업 대비 더 높은 선택성 및 다중 표적 효과
분자 도킹 결합력을 향상시키는
NP 선택시 높은 효능 가능
NP 선택시 높은 효능 가능
세부기술 2
분자 도킹 시뮬레이션 및 in vitro 검증기반 유용성 천연물 검증
- 피부 상처 감염 및 염증관련 효소와 유용성 천연물의 분자 도킹 시뮬레이션 및 세포실험 검증
- 피부 염증 원인 타겟 단백질과 천연물 지표 성분간의 수소 결합력, 친수성, 소수성 등 시뮬레이션 탐색 Autodock, 슈레딩거 도메인 사용
- 각종 세포실험 (In vitro)을 통한 항염증, 세포독성 등의 실험 검증으로 최종 후보 천연물 선별
- [2] 항염증 유효 수치 (IC50), [3] 세포독성 수치 (CC50) 향상
MTS 분석
효소 분석
WB 분석
시험관 내 상처 치유
[2] 항염증 유효 수치 (IC50)
[3] 세포독성 수치 (CC50) 검증