수년 전 부터 새로운 의약 타겟 단백질에 대해 활성을 갖는 선도 물질을 찾는 방법 중에 가상 탐색(virtual
screening, 이하 VS)방법이 고효율 탐색(high-throughput screening, 이하 HTS)의
대안으로 떠오르고 있다. 방대한 양의 분자의 3차원 구조 데이터 베이스를 탐색하여 타겟 단백질에 대한 활성을
예측함으로서 선도 물질을 골라 낼 수 있는 아주 획기적인 방법으로 인식되고 있는 것이다.
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| HTS |
VS |
Fig 1. 고효율 탐색 vs. 가상 탐색 |
- HTS : 400,000 화합물 군
300개 hits < 300 μM = 0.021% hit
rate (many violate Lipinski rules)
- VS : 235,000 실구매 가능 화합물, DOCK 3.5 사용
365개 고득점 화합물, 127개 with IC50 < 100μM =
34.8% hit rate (hits are more drug-like)
Table 1. Hit rates 비교(PTP1B)
IC50값은 생리 활성을 나타내는 값으로 낮을 수록 좋다. 따라서 생리활성이 낮은 화합물들이 HTS보다 VS가
훨씬 많이 걸러졌으므로 VS가 더 좋은 결과를 보여줌을 알 수 있다.
| 방법 |
Compds tested |
Hit with IC50 < 100 μM |
Hits with IC50 < 10 μM |
Hit rate(%) |
| HTS |
400000 |
85 |
6 |
0.021 |
| VS |
365 |
127 |
21 |
34.8 |
* J. Med. Chem. 2002, 45,
2213-222
Table 2. HTS와 VS의 비교
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HTS |
Virtual Screening |
| 임상 실험 확률 |
1/5000* |
1/10 - 1/100 |
개발시간(년) |
3 - 5 **
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1 - 2 |
개발비 (백만불)
|
10 - 120 * |
< 3 |
| 기술 |
시행 착오, 직감 |
이성적 |
Licensing Out(년)
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5 - 10
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2 - 3 |
* Drug Discovery Filtering Out
Failures Early in the Game - June 5, 2000 C&EN
** Re-Inventing Drug Discovery -
Andersen Consulting (1998)
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