[9] 신약개발과 분자모델링(CADD)

신약개발

“신약 개발”이라고 하면 무엇이 떠오르는가?
신생 바이오 벤처 기업이 그 누구도 발견해내지 못한 것을 해냈다며, 당장 투자해야 한다는 증권가 찌라시가 생각날 수도 있다. 혹은, 아래의 그림처럼 pipette으로 신비한 액체를 옮기며 알 수 없는 실험들을 하는 것을 보았을 것이다.

하지만 실제는 더 복잡하고 오래 걸리는 고통과 인내의 작업이다. 그렇다면 과연 신약개발이란 무엇인가?

아래의 도표는 교과서에서 나타내는 신약 개발의 전반적인 단계를 나타낸 것이다. 

 

신약개발의 단계

신약 개발 과정은 크게 사람을 대상으로 하는 임상시험(Clinical Test)과 임상 시험 전에 세포와 동물실험을 통해 안전성과 유효성을 확인하는 전임상 시험(Pre-clinical Test)이 있다.

생물학적 제제가 아닌 저분자 화합물을 기준으로, 전임상시험 단계에서는 아래와 같은 단계로 과제가 진행된다.

1. 타겟에 작용하는 유기화합물 합성
2. 평가 결과 확인 
3. 단점 개선
4. 평가 결과 확인
5. 단점 개선
반복....

 

타겟 단백질 구조에 꼭 맞는 유기분자 화합물 열쇠를 찾으려면 3D 구조를 고려해야 하기 때문에 매우 어려운 일이다. 따라서 많은 시간과 노력이 요구되는 작업이다. 모든 유기화합물을 합성하고 약효 평가를 할 수 있다면 좋겠지만 한정된 (인적, 물적) 자원 하에서 진행하기 때문에 항상 우선순위를 정하고 논리적으로 각 단계를 진행하는 것이 좋다. 하지만, 만약 합성하지 않고도 선제적으로 화합물의 활성과 물성 등을 예측 할 수 있다면 3D 구조의 열쇠를 찾는 작업이 수월할 것이다. 화합물의 구조와 움직임은 물리, 양자역학에 의해 계산될 수 있으므로 컴퓨터 프로그래밍을 이용하면 높은 확률로 예측이 가능하다. 

이를 신약개발 단계에서 분자모델링(CADD-Computer Aided Drug Discovery)라고 하고 전 임상단계 전반적으로 걸쳐서 매우 유용하게 사용된다. 

PDB : 7S8D from rcsb.org

위와 같은 단백질 구조, X-Ray 결정을 통해 얻어진 실제 구조를 바탕으로 가상의 분자들을 결합(Docking) 시켜 저분자 화합물의 활성과 약효를 예측할 수 있다. 이를 이용하면 빠르고, 효율적으로 구조의 우선순위를 정해 신약 개발을 수행할 수 있다.

따라서, 분자모델링은 신약개발에 있어 필수적인 방법이고 매 년 새롭게 발전하는 학문이기도 하다.
이 사이트를 방문하는 모든 이들을 위해, 앞으로 CADD를 이용하는 방법에 대해서 가능한 많은 내용들을 다루려고 한다.