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세계보건기구가 코로나19 팬데믹을 선언한 지 7개월이 지났음에도 불구하고, 막대한 노력과 투자에도 불구하고 이 질병으로 고통받는 환자를 위한 효과적인 치료법은 여전히 요원한 상태입니다. 바이러스의 영향을 완화할 수 있는 효과적인 항바이러스 치료제 발굴을 돕기 위해 CAS의 과학자와 기술자 그룹은 머신러닝 예측 모델을 사용하여 코로나19 치료를 위한 잠재적 약물 후보를 식별하고자 했습니다. 정량적 구조-활성 관계(QSAR) 방법론을 사용하여 주요 바이러스 단백질 표적인 3CLpro 및 RdRp에 대한 40개 이상의 모델을 구축하고 테스트했습니다. 성능이 가장 우수한 분류 모델을 적용하여 FDA 승인 약물을 포함한 15만 개 이상의 화학 물질을 스크리닝했습니다. 이 연구를 통해 로피나비르(Lopinavir)와 텔미사르탄(Telmisartan)을 비롯하여 현재 임상적 효능을 보이기 시작한 여러 약물과 고려 대상이 될 수 있는 다수의 후보 물질을 성공적으로 식별해 냈습니다.
인간의 데이터 큐레이션과 머신러닝 예측 모델을 결합하여 코로나19의 잠재적 저분자 약물 후보를 성공적으로 식별해 낸 이번 노력이 신약 개발 분야에서 인간과 기계 간 시너지의 가치를 조명하고, 코로나19 및 그 이후의 항바이러스 연구에 기여하기를 바랍니다.
