Current computational state-of-the-art technology in drug development reaches the limit, so that whole cost of developing a drug have been increased steadily, and we are still far from substantial improvement of success rate. In early stage in drug discovery, the most common computational approach, virtual screening, aims to detect a novel ligand or small molecule that is most likely to bind to the protein target, which is responsible for a disease of interest. Virtual screening involves docking of a number of ligands into a target so as to find the ligand which will bind to the protein with high affinity. However, this screening method cannot handle and predict unexpected binding affinities to off-targets. Reverse docking approaches have been attempted in previous studies on drug discovery to overcome such issues in traditional virtual screening. However, the scales of current reverse docking approaches are relatively limited in that the protein-target spaces of those studies were rather small. Their applications are not quite sufficient for identifying new drug targets. In this thesis, the scope of target space has been expanded to a set of all X-ray protein structures currently available in two distinct species. Additionally several new applications of reverse docking method were developed.
First, two-dimensional profile matrices of docking scores among structures in yeast and human proteome and 35 ligands were generated. By clustering the docking profile data and then comparing them with structural fingerprint-based clustering of drugs, it has been shown that the data contained accurate information on their chemical properties. Next, the docking profiles were used for further applications. The method could be utilized to predict the druggability of target proteins. Also, a simple combination of sequence similarity and docking profile similarity could improve the accuracy of prediction of the enzyme EC numbers, indicating the function of enzymes, more than sequence similarity alone.
Furthermore, several case studies using the reverse docking profiles are presented. In the case of cycloheximide, three different proteins structures of yeast gene Hst2 exhibited significantly different docking scores. In-depth study on this result were coincided with some previous reports and could reveal cycloheximide binds the protein product of Hst2 and acts as an antagonist competing with NAD+. Another case study on a novel small molecule, RSC133, which involves pluripotency of cells, could successfully reveal that it binds to DNMT1. The results of case studies suggest that this research can successfully identify target proteins and can be utilized in other researches. In addition to case studies, it was investigated whether redundant protein structures contribute the sensitivity of reverse docking or just increase the search space without advantages. The results show that most of those structures have quite different docking profiles, so that using as many as protein structures possible play an important role in reverse docking study. The study in this thesis are valuable in that the profiles provide a reference for further reverse docking researches and give useful applications.
신약 발굴 연구는 최근까지도 한계에 부딪혀 지속적으로 개발 비용이 상승하고 있으며 현재 실패율 또한 매우 높은 수준이다. 계산적 방법론을 활용하는 신약 발굴의 전형적인 초기 단계에서는 치료 목표로 삼는 관심질병과 밀접한 관계가 있을 것으로 추정되는 후보 단백질과 가장 잘 결합할 수 있는 소분자를 찾는 가상 스크리닝 기법이 주로 사용된다. 하지만 현재의 기법은 해당 리간드가 원하는 후보 단백질 이외에 예상하지 못한 다른 단백질에 결합하는 지를 확인하지 못하고 있어서 신약 발굴의 후기 단계에 부작용 등의 이유로 높은 실패율을 유발하는 문제를 안고 있다.
이러한 문제점의 해결에 주안점을 두고 역도킹기법을 활용하는 몇몇 연구방법론이 소개되어 왔다. 기존의 가상 스크리닝과 달리 역도킹기법은 특정 리간드가 잘 결합할 수 있는 생물분자를 다량의 후보 단백질 라이브러리로부터 탐색하는 데에 그 특징이 있다. 하지만 현재 대부분의 역도킹 연구는 특정한 한 개나 소규모의 관심 있는 리간드의 역도킹에만 집중되어 있었으며, 타깃 발굴 민감도를 결정하는 단백질 라이브러리의 규모도 상당히 제한적으로 사용되어 기존의 약물 및 소분자의 새로운 약물 타깃 및 부작용을 일으키는 결합 단백질을 검출하는 데에 한계를 보여왔다.
본 연구에서는 현재까지 엑스레이를 통해 밝혀진 모든 인간 및 효모의 단백질을 이용함으로써 역도킹 연구에서의 단백질 라이브러리의 규모를 크게 확장시켰다. 리간드의 개수도 기존 역도킹 연구들의 범위를 넘어서는 35가지를 이용하여 리간드들과 단백질들의 각자의 도킹 점수에 대한 2차원의 도킹 프로파일을 생성하였다. 이렇게 생성된 단백질의 도킹 프로파일은 두 단백질의 유사성을 나타내는 하나의 척도로써의 유용하게 사용될 수 있음을 보였으며 이를 통해 단백질의 약물성(druggability)과 효소 기능을 예측하는 용도로 활용될 수 있음을 보였다.
또한, 역도킹 결과로부터 NAD+ 의존적 히스톤 탈아세틸화 효소를 발현하는 효모 유전자 Hst2의 효소활성에 사이클로헥시미드(cycloheximide)가 경쟁적 저해제로 사용될 수 있음을 추론하고 이를 실험적으로 검증하였다. 추가적으로 Hst2와 당질 코르티코이드 수용체의 사례 연구에서는 동일단백질에 대하여 여러 변형된 구조가 밝혀진 경우에 이를 제외하지 않고 함께 활용하는 것이 역도킹 결과에 큰 기여를 할 수 있는 점을 밝혔으며 이를 통해 중복성을 제거하지 않고 가능한 많은 단백질을 활용하는 것이 결합 단백질 및 작용점을 밝히는 데에 있어서 중요한 기여를 할 수 있음을 보였다. 이와 함께 체세포의 역분화를 촉진하여 만능성을 획득 및 유지하는 신물질 RSC133의 역도킹결과로부터 해당물질이 DNA 메틸기전달효소의 활성에 직접적으로 영향을 줌을 예측하였으며 해당 예측이 실험적으로 검증되었다.
역도킹연구와 별도로 본 학위논문에서는 다양한 프로토콜로부터 생성된 이질적인 효모의 세포성장민감성 데이터를 효과적으로 비교할 수 있는 통계기법을 순위 비교에서의 초기하분포를 이용하여 개발하였고, 약물분류간의 상호작용의 정도를 정량화하여 네트워크화 하는 연구도 함께 수행되었다. 이러한 연구결과들과 함께 본 연구를 통해 구축된 대용량의 역도킹 프로파일은 추후의 신약발굴 연구에서 비교 가능한 중요한 기준점을 마련해줄 수 있으며 신약재창출(Drug repositioning) 및 부작용 예측에 기여할 수 있다는 점에서 그 활용가치가 크다고 할 수 있다.
