4편의 한국어 분석 — 최신순으로 정렬했어요
리간드 결합 단백질 복합체 구조 예측 및 결합 친화도에 따른 순위 매김은 신약 개발의 핵심 과제입니다. 딥러닝 기반 공동 폴딩(co-folding) 방법론이 이 문제 해결에 기여할 수 있지만, 학습 데이터 독립성 평가의 어려움과 불충분한 테스트 세트로 인해 그 성능 검증이 제한적이었습니다. 이 연구에서는 SARS-CoV-2 NSP3 마크로도메인(Mac1)에 결합하는 551개 리간드(이 중 489개는 평가에 충분한 품질)의 구조 예측 능력을 공동 폴딩 방법론으로 평가했습니다. 이 리간드들은 모델 학습 데이터 마감일 이후에 결정된 것…
유기화학에서 유기 화합물은 주로 탄소-수소 골격의 유도체로 정의되지만, 헤테로고리 화합물은 하나 이상의 탄소 원자가 질소, 산소, 황과 같은 다른 원자로 대체된 고리 구조를 특징으로 합니다. 이러한 구조적 특성으로 인해 헤테로고리 화합물은 자연계에 풍부하게 존재하며, 의약품, 농약, 재료 과학 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다. 본 특별호는 헤테로고리 화합물의 합성 전략, 분자 설계 원리, 그리고 생물학적 활성 및 기타 응용 분야에 대한 최신 연구 동향을 다룹니다. 다양한 합성 경로를 통해 새로운 헤테로고리 골격을 구축하고…
이미다조[1,2-a]피리딘(imidazo[1,2-a]pyridine)은 의약 화학 분야에서 중요한 골격으로, 다양한 생물학적 활성을 나타내며 신약 개발에 있어 주목받고 있습니다. 본 총설은 이 화합물 계열의 최근 합성 전략과 생물학적 응용에 대한 포괄적인 최신 정보를 제공합니다. 특히, 합성 방법의 다양성과 그에 따른 구조적 변형 가능성에 초점을 맞춥니다. 문헌 분석을 통해 이미다조[1,2-a]피리딘 유도체들의 항암, 항균, 항염증, 항바이러스 등 광범위한 약리 활성이 확인되었습니다. 이는 해당 골격이 여러 질병 치료제 개발에 활…
인공지능(AI)은 신약 개발 과정을 혁신하며 치료 표적 식별, 후보 물질 정제, 연구부터 임상 적용까지의 효율성을 가속화하고 있습니다. 그러나 딥러닝 모델을 포함한 AI 모델의 내재된 불투명성은 '블랙박스' 문제를 야기하여 제약 연구자들의 해석 가능성과 수용을 제한합니다. 이에 설명 가능한 인공지능(XAI)은 AI 예측의 의사결정 메커니즘을 명확히 하여 투명성, 신뢰성, 신뢰도를 높이는 핵심 솔루션으로 부상했습니다. 본 연구는 XAI의 원칙과 방법론을 체계적으로 탐구하며, 신약 개발에 특화된 다양한 XAI 도구, 모델, 프레임워크…
