제목 | 무질서도를 추산하는 알고리즘 |
추천 연구 논문 | Interaction Entropy: A New paradigm for highly efficient and Reliable computation of Protein-Ligand binding Free energy |
선정 이유 | 컴퓨터를 이용한 신약개발에서 Entropy의 계산은 정말 도전적인 연구주제다. 단순히 약물과의 상호작용 에너지만 아닌, 무질서도를 계산함으로 더 명확한 binding delta G의 계산이 가능하다. 이러한 계산에 관심을 가지는 이유는 생체시계를 조절하기 위한 약물은 중요한 난제가 있는데, activation-inhibition의 어느 한쪽으로 유도하는 약물이 아닌 상황에 따른 조절이 가능한 약물을 개발하는 중요하다. 이를 위한 다양한 접근법 중 중요한 entropy의 계산이 중요한 단서라고 기대하고 있다. 해당 논문은 약물과 단백질사이의 Entropy를 쉽게 계산할 수 있도록 증명함과 동시에 제안하였는데, 생체시계 연구에 Entropy에 대한 접근을 쉽게 도와주는 이 논문을 선정하였다. |
주요 내용 | 해당 연구팀은 다양한 단백질의 MD simulation을 통해서 단백질과 약물 사이의 움직임을 계산하였고 MM-GBSA를 통한 엔탈피 계산을 진행하였다. 여기서 상호작용 정보만을 이용해서 엔트로피를 추산하는데, 기존의 Entropy계산으로 많이 알려진 Nmode 계산과 샘플간의 비교를 실시하였다. 그리고 실험을 통해 Entropy항 자체를 계산하는 것을 불가능함으로, 각 방법으로 계산한 entropy를 deltaG에 적용시켰을 때 얼머나 더 실험값과 유사한지 확인을 하였는데, Nmode를 통해서 계산한 Entropy보다 여기서 제안한 알고리즘을 통한 Entropy 계산이 더 명확하다는 것을 확인하였다. 그리고 최종 결론 공식을 제안함과 동시에, MD simulation과 MM-PBSA를 통한 각 프레임마다의 상호작용 결과를 적용해야 하는지 추가 공식을 제안하면서 논문 마친다. |
시사점 | 신약개발에서 Entropy계산은 굉장히 유명한 난제다. 그 계산이 매우 복잡한데, 해당 연구는 누구나 MD simulation의 결과를 통해서 Entropy 계산이 가능하게 만들어준다. 추가로 생체시계에서는 조절이 중요한데, entropy를 통한 약물의 불안정한 정도도 함께 계산이 되기 때문에 생체시계 연구의 중요한 단서를 누구나 접근할 수 있도록 도와준다. |
RLRC 생체시계-항노화 융합
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