• Title/Summary/Keyword: 약물 리뷰

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암 치료 표적으로서 p53의 구조적 및 기능적 역할 (The Structural and Functional Role of p53 as a Cancer Therapeutic Target)

  • 한창우;박소영;정미숙;장세복
    • 생명과학회지
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    • 제28권4호
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    • pp.488-495
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    • 2018
  • p53 유전자는 스트레스, DNA 손상, 저산소증 및 종양 발생에 대한 세포 반응의 전사 조절에서 중요한 역할을 담당한다. 최근에 발견된 다양한 종류의 p53의 생리 활성을 생각한다면 p53이 암 조절에 관여한다는 것은 놀랄만한 일이 아니다. 인간 암의 약 50%에는 p53 유전자의 돌연변이 또는 p53을 활성화시키는 기전의 결함을 통해 p53 단백질 기능의 불활성화가 나타난다. p53 기능의 이러한 장애는 p53 의존 반응으로부터 회피를 허용함으로써 종양의 진화에 결정적인 역할을 하게 된다. 최근의 많은 연구들은 p53의 돌연변이를 대폭 감소시키거나 p53의 종양 억제 기능을 복원하기 위하여 선택적인 저분자 화합물을 동정함으로써 p53의 돌연변이를 직접 표적하는 것에 초점을 두고 있다. 이들 저분자는 좋은 약물과 유사한 특성을 유지하면서 다양한 상호작용을 효과적으로 조절해야 한다. 이 중, p53의 음성조절인자 핵심인 MDM2의 발견은 p53과 MDM2 간의 상호작용을 차단하는 새로운 저분자 억제제의 설계를 제공하였다. 저분자 화합물 중 일부는 개념 증명 연구에서 임상 시험으로 옮겨졌으며 향후 맞춤형 항암제가 추가될 전망이다. 본 리뷰에서는 야생형 p53과 돌연변이 p53의 구조적 및 기능적 중요성과 p53을 직접 표적하는 치료제 개발, p53과 MDM2 간의 상호작용을 억제하는 화합물에 대하여 검토하였다.

Myogenesis 촉진에 관여하는 최근 천연물의 동향 (Recent Studies on Natural Products that Improve Myogenesis)

  • 채종범;남주옥
    • 생명과학회지
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    • 제30권2호
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    • pp.202-210
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    • 2020
  • 최근까지 근력 개선 또는 만성 근육 손실을 유발하는 질병을 치료하기 위해 많은 연구가 있어왔지만, 지금까지 근력 개선 유도를 위해 대표적으로 사용되는 약물은 단백질 동화 스테로이드(AAS)계열의 steroidal androgen들이 주로 이용되어 왔다. AAS는 다양한 근육 및 체중 손실성 치료를 목적으로 처방되고 있으나, 장기간 또는 과다한 복용은 피부질환, 생식 및 내분비 기능 저하, 심혈관 질환 등 다양한 부작용을 초래한다고 잘 알려져 있다. 따라서, 상대적으로 부작용이 적은 근육 신생을 촉진하는 천연물을 탐색하는 연구는 매우 중요하다. 현재까지 천연물의 처리로 인한 근육 신생의 촉진은 대표적으로 세가지 기전의 영향을 받으며, 그 기전으로는 근육조절인자(MRF)의 양성 조절, 단백질 합성 기전의 활성화 및 단백질 분해기전의 억제가 있다. 본 리뷰에서는, 근육 신생 촉진 효과가 보고된 Black ginseng, Plum 등과 같은 식물 추출물 및 Creatine, Catechin 및 여러 지방산 등 천연물 유래 단일물질에 대하여 소개하고, 더 나아가 현재까지 알려진 상기의 천연물질들의 처리에 의한 근육 신생 촉진 기전에 대하여 기전별로 요약하고자 한다.

텍스트 마이닝을 이용한 인공지능 활용 신약 개발 연구 동향 분석 (Analysis of Research Trends in New Drug Development with Artificial Intelligence Using Text Mining)

  • 남재우;김영준
    • 생명과학회지
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    • 제33권8호
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    • pp.663-679
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    • 2023
  • 본 리뷰 논문은 2010년부터 2022년까지의 인공지능을 활용한 신약개발 관련 연구동향을 분석하여 정리하였다. 이러한 분석을 통해 2,421개 연구의 초록을 코퍼스로 구성하고, 전처리를 거쳐 빈도가 높고 연결 중심성이 높은 단어를 추출하였다. 분석 결과 2010-201년과 2020-2022년 단어빈도 추이는 비슷한 것으로 구분되어 나타났다. 연구 방법으로는 2010년부터 2020년까지 머신 러닝을 활용한 연구가 많이 진행되었고, 2021년부터는 딥러닝을 활용한 연구가 증가하고 있다. 이러한 연구를 통해 이루어지고 있는 인공지능 활용연구 동향에 대해 분야별로 살펴보고 관련 연구의 장점, 문제점, 도전과제 등을 살펴보았다. 파악되어진 연구 동향은 2021년 이후로 약물의 재배치를 인공지능 활용 연구, 항암제 개발을 위한 컴퓨터 활용 연구, 임상시험에 인공지능 적용 연구 등과 같이 인공지능 적용 분야가 확대되고 있다는 점이다. 이러한 과정을 통해 향후 이루어질 것으로 예상되는 인공지능 활용 신약개발 연구의 전망에 대해 간략히 제시하였다. 위의 인공지능 기술 발전과 함께 바이오와 의료데이터의 신뢰성과 안전성이 확보되어진다면 인공지능 활용 신약개발의 방향이 개인 맞춤형 의료와 정밀의료 분야로 진행되어질 것으로 판단하기에 이에 대한 지속적인 노력이 필요하리라 본다.