협업 약물 발견, 자동화된 분자 정체성 명확성 개발을 위한 새로운 NIH 보조금 발표

캘리포니아 벌링게임 — 2022년 12월 19일 — Collaborative Drug Discovery는 University of Miami와 공동으로 Automated Molecular Identity Disambiguator (AutoMID)를 개발하기 위해 National Library of Medicine으로부터 $ 1,119,880의 보조금을 받았습니다.

소분자는 전 세계적으로 수억 명의 사람들의 고통과 많은 경우 사망을 완화시키는 가장 중요한 치료법 중 하나입니다. 저분자는 또한 생물학을 연구하는 데 매우 귀중한 도구이며, 종종 미래 치료 약물 개발을 위한 새로운 표적을 검증하는 것을 목표로 합니다. 실험 결과의 재현성과 결과 데이터 세트의 상호 운용성 및 재사용 가능성은 관련 연구 대상에 대한 정확한 설명에 달려 있으며, 가장 중요한 것은 생물학적 분석에서 테스트되는 소분자의 올바른 표현에 달려 있습니다. 예를 들어, 단백질 표적-소분자 상호작용의 예측 모델을 개발하는 것은 그들의 화학 구조 표현이 정확하지 않은 경우 가능하지 않다. 많은 요인들이 저분자 스크리닝 및 오믹스 참조 데이터베이스, 과학 출판물 및 기타 많은 웹 기반 리소스 및 문서에서 보고된 화학 구조의 오류에 기여합니다. 저분자 화학 구조 그래프를 표현하는 복잡성과 철저한 큐레이션 부족으로 인해 비전문가가 오류를 자주 발생시키고 다양한 디지털 연구 자산에 대한 오류 전파가 만연한 문제입니다. 확장 가능한 접근 방식을 통해 이 어려운 문제를 해결하기 위해 AutoMID(Automated Molecular Identity Disambiguator)를 제안합니다. AutoMID는 예를 들어 디지털 연구 자산 유지 관리자의 화학 구조 표준화 및 등록을 지원하기 위해 API를 통해 대규모 배치 모드에서 사용할 수 있으며, 일상적인 연구자가 소분자 표현을 빠르고 쉽게 검증하거나 수정할 수 있는 대화식(UI) 모드를 통해서도 사용할 수 있습니다. AutoMID는 이름, 동의어, 생물학적 활동 및 물리적 특성 및 출처/출처를 포함한 화학 구조 및 관련 정보에 대한 고도로 표준화된 광범위한 링크 데이터베이스를 활용하고 전문가 규칙 및 AI를 활용하여 대규모로 화학 구조 ID를 신뢰할 수 있게 명확하게 식별할 수 있습니다.