Search

인공지능을 활용한 약물-단백질 결합 친화도 예측 기술 개발

요약 제약 산업의 약물 개발 과정에서 중요한 지표인 결합 친화도를 빠르고 정확하게 예측하는 인공지능 기술이 개발되었습니다. 이 기술은 약물의 화학 구조와 단백질의 아미노산 시퀀스 정보를 기반으로, RDKit을 통해 약물 구조를 그래프로 변환하고, 그래프 컨볼루션 네트워크(GCN) 및 컨볼루션 신경망(CNN)을 활용하여 학습합니다. 이를 통해 약물과 단백질 간의 결합 가능성을 예측하며, 잔차 연결과 역전파 기법을 적용해 모델의 정확도를 높였습니다. 이 기술은 실험실 테스트를 대체하여 약물 후보 물질의 스크리닝과 최적화 과정을 가속화하고, 개인 맞춤형 의약품 개발에 필수적인 정보를 제공함으로써, 의약품 연구 및 개발의 시간과 비용을 절감하고, 의료 서비스의 질을 향상시킬 것으로 기대됩니다.

기본 정보

특허명: 인공지능을 이용하여 약품과 단백질 간의 결합 친화도를 예측할 수 있는 전자 장치 및 그 동작 방법
대표 발명자: 최대진 교수
출원번호: 10-2023-0109986

발명의 배경 및 필요성

제약 산업의 중요성과 과제

제약 산업은 건강 관리 분야에서 중요한 역할을 하며, 새롭고 효과적인 약물 개발을 위해 다양한 질병에 대항하는 연구가 지속적으로 이루어짐
약물 개발 과정은 특정 질병과 연관된 단백질을 표적으로 하여, 그 증상 또는 원인을 완화하는 화합물을 찾는 복잡한 과정임
'결합 친화도'는 약물이 몸 속 특정 단백질과 얼마나 잘 결합하는지를 나타내는 지표로, 약물의 효능을 예측하는 데 중요함

결합 친화도 측정의 혁신 필요성

제약 산업의 발전을 위해 약물 발견 과정의 가속화, 비용 절감, 그리고 환자에게 더 빠르게 효과적인 치료법을 제공하기 위해 결합 친화도 측정 방법의 효율화가 필요함
결합 친화도 측정의 혁신은 약물 연구 및 개발의 폭넓은 혁신 추세에 포함되며, 컴퓨터를 이용한 약물 설계, 고속 스크리닝, 맞춤 의학 등 다양한 분야에 영향을 미침
약물 개발 과정에서 결합 친화도의 이해 및 측정은 약물의 효과성과 환자 안전성을 보장하는 데 필수적임
이러한 기술 발전은 제약 산업이 건강 관리 결과를 개선하고 질병 치료의 복잡한 도전 과제를 해결하려는 노력의 일환임

구현방법

기술의 원리 및 효과

인공지능을 활용해 약물과 단백질 간의 결합 친화도를 예측하는 기술로, 약물 개발에 있어 중요한 척도임
기존 실험 방법에 비해 시간과 비용을 절약하며 빠르고 경제적으로 예측이 가능함

AI 기반 예측 모델 구축

SMILES 형식의 약물 화학 구조와 아미노산 시퀀스의 단백질 정보를 AI 학습 데이터로 활용함
RDKit 소프트웨어로 약물 구조를 그래프로 변환하고 인공신경망을 통해 학습함
GCN과 CNN을 이용해 약물과 단백질의 벡터 정보를 분석하고 결합 친화도를 예측함
예측 모델은 사용자 인증을 거쳐 접근 가능하며, 비밀번호 생성 및 확인 과정을 포함함
잔차 연결과 역전파 기법을 적용해 인공지능 모델의 오차를 최소화하고 성능을 향상시킴

기술의 장점

실험실 테스트 없이 약물의 효과를 신속하게 예측할 수 있어 약물 개발 과정을 가속화함
컴퓨터 프로그램 형태로 구현되어 다양한 컴퓨터 시스템에서 사용이 가능함

활용 방안 및 기대효과

기술 활용 분야

이 발명은 의약품 개발에 AI를 활용하여 약물과 단백질 간 결합을 예측, 연구 속도를 향상시키는 데 기여함
새로운 약물 후보 물질의 스크리닝과 최적화에 활용되어 효과적인 치료제 발견에 기여함
개인 맞춤형 의약품 처방에 필요한 정보를 제공, 환자별 최적의 치료법 선별에 사용될 수 있음
AI 모델의 보안 강화로 데이터 보호 및 안전한 사용을 보장함

기대되는 효과

의약품 연구 및 개발 기간 단축을 통한 기술적 혁신 달성
치료제 개발의 정확도와 효율성 향상으로 의약품 시장에서의 경쟁력 강화
개인 맞춤형 치료법 실현으로 사회적 가치 창출 및 의료 서비스 질의 장기적 향상 기대

기술 SWOT 분석

Strengths

인공지능을 활용한 결합 친화도 예측

인공지능을 이용하여 약물과 단백질 간의 결합 친화도를 신속하고 정확하게 예측할 수 있습니다.
기존 실험 방법에 비해 시간과 비용을 절약하며, 약물 개발 과정을 효율적으로 가속화할 수 있습니다.

고도화된 AI 예측 모델

SMILES 형식의 약물 화학 구조와 아미노산 시퀀스 정보를 활용하여 고도화된 AI 모델을 구축하였습니다.
잔차 연결과 역전파 기법을 적용하여 인공지능 모델의 오차를 최소화하고 성능을 향상시켰습니다.

시장 동향

의약품 시장 동향

Weaknesses

모델의 복잡성

고도의 기술적 지식이 필요하여 일반 사용자가 접근하기 어려울 수 있습니다.

데이터 의존성

정확한 예측을 위해서는 대량의 고품질 학습 데이터가 필요합니다.

Opportunities

의약품 개발의 가속화

AI 기술을 통해 의약품 개발 속도를 향상시키고, 새로운 치료제 발견에 기여할 수 있습니다.

개인 맞춤형 의약품

환자별 최적의 치료법을 선별하는 데 필요한 정보를 제공하여 개인 맞춤형 의약품 처방에 활용될 수 있습니다.

Threats

기술적 변화에 대한 적응

빠르게 변화하는 기술 환경에 적응하기 위한 지속적인 연구 및 개발이 필요합니다.

데이터 보안 문제

민감한 의약품 데이터를 다루기 때문에 보안 문제가 중요한 위협 요소가 될 수 있습니다.

Summary

종합적인 시각

이 기술은 약물 개발 과정의 시간과 비용을 절감하고, 의약품 연구 및 개발의 효율성을 향상시키는 장점이 있습니다.
모델의 복잡성과 데이터 의존성은 약점으로 작용할 수 있으나, 의약품 개발의 가속화와 개인 맞춤형 의약품 개발이라는 기회를 통해 의료 서비스의 질을 향상시킬 수 있습니다.
기술적 변화에 대한 빠른 적응과 데이터 보안 문제 해결은 이 기술이 직면한 주요 위협입니다.

대표도면

기술이전 담당자 연락처

담당자명: 이미정 계장
부서: 기술사업화팀
전화번호: 032-835-9766
이메일: mijung@inu.ac.kr
인천대학교 산학협력단
(21999) 인천광역시 연수구 갯벌로 27(송도동) INU이노베이션센터 202호
본 메일은 마케팅 활용 동의서에 동의하신 회원님께 전송된 것입니다.
인천대학교 산학협력단에서 발송되는 메일을 더 이상 받아보기 원하지 않으시면, [수신거부]를 클릭해주세요.
COPYRIGHT (c) 2023 Incheon National University. ALL RIGHT RESERVED.