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2024-05-22
내역사업 | 방사선 치료 물질 확보 및 선도 기술 연구 |
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과제명 | 구조모델링-딥러닝 혁신기술기반 방사선표적치료제 개발 | ||||
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과제고유번호 | 1711154671 | ||||
부처명 | 과학기술정보통신부 | ||||
시행계획 내 사업명 | |||||
시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
계속/신규 과제구분 | 신규과제 | ||||
과제수행연도 | 2022 | 총연구기간 | 2020-07-31 ~ 2023-12-31 | 당해연도 연구기간 | 2022-01-01 ~ 2022-12-31 |
연구목표 | ○ 구조모델링-딥러닝 혁신기술을 활용하여 방사선저항성표적 단백질에 대한 선택성 및 활성을 지닌 신규 화합물을 합성하고 최적화를 통한 비임상 후보물질을 발굴하고자 함 - 방사선저항성 제어 표적단백질들을 바이오마커로 하는 저해제를 도출하고, 높은 선택성, 약물의 안정성, 낮은 독성, 높은 생체이용률을 갖는 화합물 개발 | ||
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연구내용 | ○ 1차년도: 구조모델링-딥러닝 혁신기술활용 선도물질 설계 및 합성 - 구조모델링-딥러닝 기술을 활용하여 타겟 단백질에 적합한 화합물 설계하고 신규 유효물질 도출 - 골격(scaffold)별 방사선저항성치료제 개발 진행 및 활성평가 - 화합물의 농도 의존성에 따른 저해활성 평가, 약물유사성(drug-likeness) 검증, 저해제의 주요 속성(leadin... | ||
기대효과 | ○ 활용계획: 본 연구과제를 통해 도출된 결과를 방사선병용 치료 및 효능약물개발에 활용이 가능하며 기존의 항암제 자체의 효과 또는 복합제와는 접근법이 달리하기에 실용화 및 차세대 임상 적용이 가능함○ 기대효과(기술적 측면): 구조모델링-딥러닝 혁신기술을 활용함으로써 차세대 약물개발 관련 방법을 제시하고 개발 기간을 단축함과 동시에 최적의 화합물을 도출, 기... | ||
키워드 | 구조모델링,딥러닝,구조-물성 상관관계,구조-활성 상관관계,약물유사성,최적화,선도물질,후보물질 |
단독연구 | 기업 | 대학 | 국공립(연)/출연(연) | 외국연구기관 | 기타 |
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연구개발단계 | 응용연구 | 산업기술분류 | |
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미래유망신기술(6T) | BT(생명공학기술) | 기술수명주기 | |
연구수행주체 | 연 | 과학기술표준분류 | 생명 > 보건의료 > 신약·의약품 개발 > 의약품 합성/탐색 |
주력산업분류 | 적용분야 | 제조업(의료용물질 및 의약품) | |
중점과학기술분류 | 과제유형 |
과제수행기관(업) 정보 | 과제수행기관(업)명 | 한국화학연구원 | 사업자등록번호 | |
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연구책임자 | 소속기관명 | 한국화학연구원 | 사업자등록번호 | |
최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 이학 |
국비 | 140,000,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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비고 |