인공지능(AI)은 정신 건강 장애를 위한 새로운 약물로 작용할 수 있는 분자를 식별하는 데 도움을 줄 수 있음.
AI는 중요한 수용체의 3차원 구조를 예측하는 데 사용될 수 있으며, 이를 통해 잠재적인 약물 개발 속도를 높일 수 있음. 이는 Science Advances에 발표된 우프살라 대학교의 새로운 연구 결과임.
약물 개발에서는 실험적 방법이 종종 사용되어 목표 단백질의 3차원 구조를 결정하고 분자가 어떻게 결합하는지를 이해함. 이 정보는 약물 분자를 효율적으로 설계하는 데 필요함. 그러나 구조를 결정하는 과정은 까다로울 수 있어 이 전략을 항상 사용할 수는 없음.
AI 방법의 발전 덕분에 이제 단백질의 구조를 이전보다 더 높은 정확도로 예측할 수 있음.
연구자들은 우프살라 대학교에서 AI를 사용하여 수용체의 알려지지 않은 3차원 구조 모델을 생성함. 이 경우 TAAR1 수용체는 정신 건강 장애를 위한 약물 개발에 흥미로운 목표 단백질임. TAAR1을 활성화하는 약물 분자는 조현병과 우울증 치료에서 유망한 결과를 보였음.
연구자들은 슈퍼컴퓨터를 사용하여 수백만 개의 분자를 포함하는 화학 라이브러리를 검색하여 모델에 가장 잘 맞는 분자를 찾음. 수용체에 결합할 것으로 예측된 분자는 카롤린스카 연구소의 연구 동료들에 의해 실험에서 테스트됨. 예기치 않게 많은 수의 분자가 TAAR1을 활성화하였고, 가장 강력한 분자 중 하나는 동물 실험에서도 유망한 효과를 보였음.
연구의 마지막 단계에서 TAAR1의 실험적 구조가 갑자기 제공되었고, 연구자들은 이를 AI 모델과 비교할 수 있었음.
"AI로 생성된 구조의 정확성은 놀라웠음 - 믿을 수가 없었음. 결과는 AI로 모델링하는 것이 전통적인 방법보다 훨씬 더 우수하다는 것을 보여줌. 이제 우리는 이전에 작업할 수 있다고 꿈꿨던 수용체에 대해 동일한 전략을 사용할 수 있음"이라고 연구를 이끈 옌스 칼손이 설명함.
