Novelism

Autodock Vina 변종중 하나인 smina에서 사용하려고 만든 금속이온에 대한 결합력 스코어입니다. smina --custom_scoring custom_scoring.txt 옵션을 추가해주면 됩니다. custom_scoring.txt 파일엔 다음 내용을 넣어줍니다. 일단 weight parameter는 -1.0으로 설정했지만, 도킹이 잘 안될경우 더 증가시키는 방향으로 조절할 수 있습니다. $ cat custom_scoring.txt -0.035579 gauss(o=0,_w=0.5,_c=8) -0.005156 gauss(o=3,_w=2,_c=8) 0.840245 repulsion(o=0,_c=8) -0.035069 hydrophobic(g=0.5,_b=1.5,_c=8) -0.587439 non_..

TGFR1 (Transforming growth factor beta receptor type-1 or TGFBR1)와 저해제들의 co-crystal 구조입니다. TGFR1 는 Tyrosine Kinase Inhibitors의 일종으로, 아래 그림은 ATP가 결합하는 포켓에 결합하는 저해제들입니다. 이렇게 보면 당연히 잘 안보이고, 클러스터들끼리 모아보겠습니다. 여기에 찍힌 구조들의 PDBID,ChainID, Ligand ID, 클러스터 번호는 다음과 같습니다. 1PY5A PY1 1 1RW8A 580 1 1VJYA 460 1 2WOTA ZZG 2 2WOUA ZZF 2 2X7OA ZOP 3 3FAAA 55F 1 3GXLA QIG 4 3HMMA 855 4 3KCFA JZO 1 3TZMA 085 1 4X0MA..

저는 인공지능 신약개발 업계에서 일하고 있지만, 인공지능 신약개발이란 무엇인가 라는 질문은 참 대답하기 어려운 질문입니다. ( 사실 이 질문을 할 때, 최종적으로 알고 싶은 것은, 그래서 인공지능으로 약을 어떻게 만드냐? 인 경우가 많습니다. 아직까지 이렇게 하면 약을 만들 수 있다. 같은 대답은 하기 어렵습니다. ) 사전적인 의미는 당연히 사전에 있을 것 같지 않으니 없고요. 대략적인 통념은 인공지능으로 신약개발을 하거나, 신약개발에 인공지능을 활용하는 것이지만 의미의 범위가 넓고 모호합니다. 왜냐하면 신약개발 과정에서 얼마나 인공지능을 사용하는지, 어느 단계에 사용하는지가 확실하지 않기 때문입니다. 전 과정 중에서 별로 중요하지 않은 부분에 살짝 사용한다면 그것을 가지고 인공지능으로 신약을 개발한다고..

저는 고등과학원에 3년 10개월 (박사 후 연구원) + 6개월(학생인턴) 있었습니다. 당시 여름에는 병렬 컴퓨팅 여름학교, 겨울에는 단백질 구조 겨울학교 행사가 있었습니다. 그 외에도 정기적인, 혹은 수시로 학술행사에 많이 참여했지만... 정말 이벤트가 많은 곳이었습니다. 고등과학원 스쿨의 특징은, 수업만 하는 것이 아니라, 참가자가 스쿨 기간 동안 팀을 만들고 프로젝트도 진행한다는 점입니다. 3~5일 정도 기간이다 보니 상당히 힘들었습니다. 아침 9시부터 저녁 10시 넘어서까지 수업과 프로젝트라니.. 게다가 리조트에서 하는 경우는 중간에 2시간 정도 스키도 타고... 프로젝트하다가 조원끼리 싸우고 결별한 조도 있었습니다... (팀원 한 명이 아예 방에 들어가서 문 잠그고 안 나오고... 정작 그 조가 ..

인공지능 신약개발을 공부할 때 곤란한 점들 중 하나는 생물학, 화학적 수치들에 대해 이해하기 어렵다는 점입니다. 특히나 개별 논문에서 수치가 어떻게 정의되었는지 확인하는 것이 아니라, ChEMBL이나 DB나 DUD-E 같은 데이터셋에서 가져온 경우 이런 수치들을 그대로 인공지능 학습에 사용해도 되는지 의문이 듭니다. 결론부터 말씀드리면, 확인 안 하고 사용하면 안 됩니다. IC 50 같은 경우도 실험마다 다르게 정의될 수 있습니다. 그것이 꼭 셀 실험과 엔자임 실험인지에 따라서만 나눠지는 것은 아닙니다. 엔자임(효소) 중에서도 ATP를 기질로 하는 kinase도 있지만, peptide를 기질로 하는 peptidase 도 있습니다. 그리고 같은 단백질에 대한 IC 50이라 할지라도, ATP의 농도에 따라서..

이전에 SMILES와 SMARTS에 대해 포스팅을 했습니다. 직접 SMILES과 SMARTS를 만드는 건 좀 번거롭고 어렵기에 보통은 분자 그림을 변환 툴을 사용합니다. chemaxon의 marvin을 이용해서 SMILES와 SMARTS를 얻을 수 있습니다. demo 버전에서도 작동합니다. https://marvinjs-demo.chemaxon.com/latest/ Marvin JS marvinjs-demo.chemaxon.com Marvin JS demo를 사용해보겠습니다. 창에다 분자를 그려넣고, export 버튼 (디스켓 모양)을 누릅니다. format에서 SMILES를 선택하면 SMILES를 얻을 수 있고, SMARTS를 선택하면 SMARTS를 얻을 수 있습니다. Kekule form 대신 aro..

많은 툴들이 있지만, 제가 사용하는 것들 위주로 올립니다. python 모듈: rdkit - python cheminformatics 모듈입니다. openbabal - cheminformatics 프로그램입니다. python module (pybel)로도 사용할 수 있습니다. 분자 그림 그리는 툴: marvin JS: marvin Sketch의 웹버전 정도로 생각할 수 있습니다. https://marvinjs-demo.chemaxon.com/latest/index.html ChemDraw: 비슷한 툴인데, 합성 하시는 분들이 많이 쓴다고 합니다. https://chemdrawdirect.perkinelmer.cloud/js/sample/index.html SMILES 을 붙여넣어서 입력할 수도 있고, 그..

CADD 하는 사람들이 의약화학자에게 도킹 구조를 보여주면서, "이게 약이 될 것 같아요?" 라고 묻는 것은 아마 다들 경험해본적이 있을 것입니다. 의약화학자들이 어떠한 관점에서 이 문제에 대하여 답을 하는지 이해한다면, 좋은 CADD 툴을 만들 수 있을 것입니다. 많은 경우 생물학의 문제들에 대한 적절한 답은, "그때그때 달라요."입니다. 단백질-약물 결합에서도 마찬가지입니다. 주어진 타깃에 대해서 다를 것입니다. 그래도 제가 경험적으로, 그리고 많은 데이터로부터 알게 된 것에 대해 이야기하겠습니다. 저는 단백질-약물 결합에 어떠한 원리가 있는지 의문을 가지고 있습니다. 생물학에서 원리라는 것은 경험적이고, 물리학에서의 원리에 비하면 약한 것이겠지만, 그래도 좀 더 보편적으로 이해할 수 있는 무언가가 ..

많은 인공지능 신약개발회사들이 질환 중에선 암을 타깃으로 하고, 단백질 중에선 kinase를 타깃으로 하고 있습니다. 암을 타깃으로 하는 이유는, 암 자체가 중요한 질환이고, 워낙 중대한 질환이다 보니 치료제의 독성 여부가 어느 정도 용인되는 경향이 있기 때문입니다. kinase를 선택하는 이유는 그냥 그게 다른 타깃과 비교해서 쉽다고 여겨서인 경우가 많습니다. 굳이 그쪽에 전문성을 가져서는 아닙니다. 애초에 이 분야에서 kinase가 뭔지도 잘 모르는 사람도 많고... kinase와 다른 ATP결합 단백질 (ATPase 같은...?) 이 무슨 차이인지 설명하라고 하면 못할 것 같네요. ATP가 붙으면 kinase라고 생각하는 사람도 있을 것 같고... 우리는 생물학 시간에 ATP가 세포에서 에너지를 소..

사실 저는 고작 3년 전까지만 해도, 신약개발에 대해서 잘 몰랐습니다. 약에 대해서도 잘 몰랐고, 자신이 먹는 약의 성분이나 기전 같은 것을 공부할 생각도 못했습니다. 그것은 자신의 영역이 아니라고 생각했기 때문입니다. ( 많은 연구자들이, 사실은 자신이 연구하는 분야에 대해서 잘 모르는 상태로 연구를 시작합니다. 연구분야에 대해서 잘 알고 연구를 시작하는 것이 아니라, 잘 모르는 분야에 대해서 공부해가면서 연구를 하면서 논문을 쓰는 것입니다. 그래서 논문은 생각보다도 부족한 점들이 많습니다. ) 하지만 3년 전에 만난 분께서, 신약개발을 하려는 사람이, 의약화학을 공부하지 않고서 어떻게 약을 만들 수 있겠습니까?라고 말씀하셔서 의약화학에 대해 공부를 시작했습니다. 의약화학은 단순히 화학적인 정보만이 아..