Novelism

이전에 모종의 이유로 3d conformer를 만들 때 주로 openbabel을 사용했는데, 이제 rdkit으로 갈아타야겠습니다. NCGC00257649 COc1ccc(CCN2CCC(CC2)Nc2nc3ccccc3n2Cc2ccc(F)cc2)cc1 이렇게 생긴 분자를 obabel과 rdkit으로 3D conformer를 생성해 봤습니다. obabel -:"COc1ccc(CCN2CCC(CC2)Nc2nc3ccccc3n2Cc2ccc(F)cc2)cc1" -O g.pdb 보시는 것처럼 aromatic ring이 망가졌습니다. aromatic bond나 double bond로 연결된 원자들은 한 평면에 있어야 합니다만... bond order가 잘못 인식되었는지 저렇게 되어버리네요. SMILES를 다음처럼 Kekule..

신약개발에서 hit, lead compound라는 용어를 많이 사용하지만, 제대로 된 설명을 찾기 쉽지 않습니다. 모든 사람이 전부 동일한 과정으로 신약개발을 하는 것이 아니고, 어떤 경우는 아예 hit, lead에 대한 개념이 사용되지 않고 초기 화합물, 후보물질 같은 표현을 사용하기도 합니다. 솔직히 저도 잘 모르고, 그냥 여기저기서 찾아서 공부한 내용을 가지고 대충 추측하고 있습니다. 그러니까 지금 하려는 설명은 잘못되어 있을 수도 있는데, 혹시 아시는 분이 계시면 알려주시기 바랍니다. hit라는 용어는 주로 스크리닝 실험에서 등장합니다. 기존의 존재하는 분자들을 대상으로 약물의 효과를 확인하는 스크리닝 실험을 하고 여기서 어떤 기준치 이상의 유효성을 보여준 물질을 hit compound라고 부릅니..

KPBMA Brief 24호에 수록된 "인공지능 신약개발 오픈 이노베이션과 미래" 입니다. 제목은 약간 낚시이고, 내용은 별로 그쪽과 관련 없습니다. 신약개발이 어려운 이유, 데이터 기반의 신약개발과 인공지능 활용, AI 전문가와 신약개발 연구자의 협업에 대한 이야기입니다.

2024년 5월 업데이트인공지능 신약개발 회사 목록 (49개 회사)입니다. 제약기업은 제외했습니다. 대부분 스타트업입니다. (제약기업 스핀오프나 관계사가 있을 수 있습니다.) 인공지능 신약개발을 표방하는 회사, 신약개발 회사인데 인공지능도 사용하는 회사, 인공지능 (IBT) 회사인데 신약개발사업도 하는 회사들 모두 포함되어있습니다. 오름차순 정렬입니다. 구글 및 채용 사이트에서 인공지능 신약개발로 검색해서 나오는 회사들 중에서 인공지능 신약개발을 한다고 쓰여있는 회사들을 수집했습니다. 누락된 회사들이 있을 수 있습니다. 목록에서 누락된 회사가 있다면 알려주시기 바랍니다. 추후에 회사별 연구 및 기술분야 , 투자 진행 상황에 대해 업데이트할 수도 있습니다. 불과 4~5년 사이에 많은 회사들이 등장했습니다...

약이 무엇인지 말하기도 쉽지 않지만, 독이 무엇인지 말하는 것도 쉬운 것이 아니네요. 일단 약은 병을 예방하거나, 병에 걸린 사람을 치료하는 물질(혹은 물질 이외의 무언가)이라 해보죠. 그럼 독은 무엇이죠? 사람을 해치는 물질? 그냥 쉽게 생각하면 저 정도로도 말할 수 있긴 한데, 구체적으로 들어가면 참 어려워집니다. 일단 물질 자체에 약과 독이라는 구분이 명확한 것이 아닙니다. 이런 말이 있습니다. 약과 독은 본디 별개가 아니고, 용량의 차이이다. 이 말도 완벽하진 않지만 맞는 말입니다. 어떤 물질이라도 과도하면 사람을 죽일 수 있으니까요. 그런데, 이 말은 좀 더 깊이 생각해야만 합니다. 세상에 절대적으로 약 이라는 물질과, 독이라는 물질은 없습니다. 그건 그냥 철학적인 이야기가 아니라, 신약개발에서..

제가 몇 년 전부터 기대하고 있던 서열 생성 모델과 이를 활용한 단백질 구조예측 방법이 나온 것 같습니다. 최근 수년간 단백질 서열 생성 모델 연구들이 많이 나오긴 했는데, 그것들 중 상당수는 general 서열 생성 모델이 아니라 homology 만 가지고 학습한 것들이었습니다. 저는 알파폴드 2에서 딥마인드가 general 서열 생성 모델을 들고 오지 않을까 기대했는데, 그것과는 다른 방법을 택했더군요. 이번 달 초에 나온 기사인데.. 조금 지났지만 올립니다. http://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=147666 메타, '단백질 구조 예측'서 딥마인드 뛰어 넘었다 - AI타임스 메타가 인공지능(AI)을 사용해 이제까지 알려지지 않은 박테리아나 바이러스..

Pharmacokinetics (PK, 약물동태학, 약동학)는 주로 ADME(흡수, 분포, 대사, 배설) 등 인체가 약물에 미치는 영향을 다루는 분야이고, Pharmacodynamics(PD, 약물동역학, 약력학)는 약물의 생리학적 활성 및 독성 같은 약물이 인체에 미치는 영향을 다루는 분야입니다. PK/PD는 생체 내에서의 (in vivo) 약물의 효력을 보는 것으로, in vitro (시험관) 에서와 달리 약동학적인 요소가 함께 반영된 것입니다. 시험관 내에서의 세포실험 약물 활성이라면 시간에 따른 농도 변화나 대사에의 영향 등이 반영되진 않겠죠. PK/PD는 PK, PD를 따로 보는 것이 아닙니다. 아무튼 예전에 몰라서 답답했던 적이 있습니다. 대사에 중요하게 관여하는 효소 그룹 중 CYPs (Cy..

변화를 배우는 방법은 역사를 공부하는 것입니다. 역사는 어느 정도 연속적이고 방향성을 가지고 있습니다. 과거와 현재를 안다면, 미래에 어떤 방향으로 나아갈지 대략적으로 예측할 수 있습니다. 신약개발에 대해 공부하면서 앞으로 어떻게 변해갈지 생각하고 있습니다. 제가 아는 지식은 정말 좁은 수준이지만, 그래도 중요한 흐름을 잡을 순 있을 것 같습니다. 약의 역사는 인간의 역사만큼이나 오래되었습니다. 아마도 근대 이전의 의학에 대해 신뢰하지 않는 사람이 많겠지만, 현대의 신약개발 사례에서도 과거 문헌에서 도움을 얻은 사례들도 있습니다. 어떤 과학이든 얼마나 많은 실험 데이터가 쌓이는가와 가설을 어떻게 검증하는가가 발전의 핵심인데, 후자에 대해선 과학적 방법론이 발달하기 전의 연구를 신뢰하기 어렵다고 쳐도, 전..

제가 처음 포닥 생활을 한 연구실에선 처음 들어온 사람을 위한 assignment가 있었습니다. 일부 너무 극악한 문제도 있었지만, 입문자한테 적당한 문제를 제시하고 그것을 풀라고 하는 것은 좋은 방법이라 생각합니다. (6개월~1년간 assignment만 하다가 울면서 나간 사람들도 여럿 있지만...) 저도 이 분야를 시작하는 사람들에게 단순히 설명해주는 방식으로 교육하는 것보다는, 어떤 것이 필요한지 제시해주고 그것을 스스로 풀어가는 과정을 통해서 기초 지식과 해결능력을 배울수 있게 해야 한다고 생각합니다. 그래서 CADD 및 인공지능 신약개발에 필요한 기초 지식들을 정리해보려고 합니다. 제가 하는것이 단백질 구조기반 접근방법이다보니 그것들 위주로 작성합니다. * 1. 리눅스 운영체제 및 서버환경에서 ..

https://cafe.naver.com/scaidd/ 일단 개설했습니다. 네이버 밴드는 좀 불편해서 카페로 다시 만들었습니다. 아는분들이 가입을 해주시긴 했지만, 아무도 글을 남겨주지 않는군요. 컨텐츠 좀 채우고 공개해야할까 고민했는데... 어짜피 저 혼자서 글 쓸거면 블로그하고 아무런 차이가 없다는 생각이 들어서 그냥 공개합니다. 제가 업무로 하는 일은 아니지만, 오프라인 모임을 할 경우 제직장에서 후원(장소나 식비 등) 해줄 수 있다고 합니다.