대부분의 단백질-리간드 도킹 프로그램에서 리간드의 구조 유연성은 리간드의 회전 가능한 torsion angle들을 샘플링 하는데 국한된다. 따라서 도킹에 사용되는 초기 리간드 구조의 결합길이, 결합각, ring 구조 등에 따라 단백질-리간드 도킹의 성공여부가 달라질 수 있다. 실제 단백질-리간드 도킹 프로그램을 이용하여 단백질-리간드 상호작용을 연구하는 경우, 리간드의 구조를 임의의 구조 데이터베이스로부터 얻거나 다양한 리간드 3차원 구조 생성 프로그램 등을 이용하여 생성하게 된다. 따라서 리간드의 초기 구조가 단백질-리간드 도킹 프로그램의 성능에 어떤 영향을 주는지 살펴보는 것은 실제 단백질-리간드 도킹을 활용하는 경우에 단백질-리간드 도킹 프로그램의 성능이 어떨 것인지 알아볼 수 있다는 점에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 리간드 분자의 초기 구조가 단백질-리간드 도킹에 미치는 영향을 알아보기 위해 30개의 단백질-리간드 복합체 표적에 대해 리간드의 초기 구조를 다양하게 생성하여 GalaxyDock으로 단백질-리간드 복합체 구조를 예측하였다. 도킹을 위한 리간드 분자를 만들 때 Ring library에서 여러 가능한 ring의 conformation을 가져오는 방법으로 리간드의 구조를 다양하게 만들었으며, 도킹 결과 한 가지 모델만 사용했을 때에 비해 도킹의 성공률이 70%에서 80%로 10% 증가한 것을 확인하였다. 또한 특히 구조적으로 유연한 ring이 리간드에 있는 경우 초기 구조가 도킹의 성공률에 큰 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다.
단백질-리간드 결합 예측은 새로운 신약 선도 물질을 발견하고 최적화 하는데 있어서 중요한 도구로 널리 사용되고 있다. 결합의 정확도는 일반적으로 각 결합 계산에서 사용되는 평가 함수(scoring function)에 따라 결정된다. 평가 함수는 그 함수가 가지고 있는 기력 가정에 따라 force-field based, empirical, knowledge-based의 세 가지로 분류할 수 있다. 이 중에서 force-field based 함수는 물리적인 상호작용을 가장 구체적으로 기술한다. 그러나 현재 제시된 대부분의 force-field based 함수들은 분산력과 정전기적인 힘 등의 에너지만을 고려할 뿐 엔트로피의 영향을 포함하지 않는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 force-field based 평가 함수를 이용하는 경우 기존의 도킹 프로그램이 생성해 내는 구조 정보를 활용하여, 엔트로피를 고려할 수 있는 방법을 제시한다. 또한 이 방법을 DOCK 평가 함수에 적용시켰을 때 decoy discrimination에서 향상된 결과를 얻어낼 수 있음을 보였다. 이는 더 정확한 도킹 계산이 가능함을 의미한다.
본 논문에서는 단백질 복합체에서 단백질 사이의 접촉 영역이 갖는 기하학적 특징을 가시화하는 방법을 제안한다. 단백질 또는 리간드가 요철이 있는 곡면으로 표현될 때, 두 곡면이 서로 접하면서 교차하지 않는 성질을 형태 상보성이라 한다. 단백질-단백질 또는 단백질-리간드 도킹 연구에서 형태 상보성과 화학적인 성질, 엔트로피 등이 접촉 영역의 발견에 중요한 역할을 한다는 것을 볼 수 있다. 일반적으로 형태 상보성이 높은 영역을 발견한 뒤, 이 영역에 속한 아미노산들의 잔기 극성 및 소수성 등을 이용하여 접촉 영역을 예측한다. 접촉 영역을 예측하기 위한 연구에서는 기존에 알려진 복합체에서 접촉 영역이 갖는 기하학적인 특징을 조사하는 작업이 필요하며, 이를 위해 기하학적인 특징을 가시화하는 작업은 필수적이다. 본 논문에서는 단백질 복합체에서 접촉 영역을 발견하고, 두 개의 단백질 각각의 접촉 면에 속한 근거리의 정점들의 기하학적인 특징을 법선 벡터 및 평균 곡률로써 가시화하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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