분자 도킹 실험은 일반적으로 계산 량이 매우 많아 슈퍼 컴퓨팅 파워를 요구하는 실험이다. 따라서 시간이 많이 소요되기 때문에 일반적으로 CPU가 탑재된 컴퓨터를 여러 대 묶어서 사용하는 분산 환경 혹은 그리드 환경에서 실험을 수행하고 있다. 이와 같은 실험 환경은 시간적, 공간적 제약성이 많아 일반적으로 과학자들이 접근하기가 어렵다. 그래서 근래에는 많은 CPU를 사용하기 보다는 월등히 성능이 높은 GPU를 병렬 화하여 과학 분야에 계산하는 연구가 매우 활발히 이루어지고 있는 추세이다. CUDA는 병렬 GPU 프로그래밍을 가능하게 하는 공개 기술이다. 본 논문에서는 이러한 CUDA 기술을 사용하여 분자 도킹 실험을 할 수 있는 시스템을 제안한다. 또한, 분자 도킹 실험에 있어서 중요한 에너지 최소화 계산을 병렬 화하는 알고리즘을 제안한다. 이와 같은 실험을 검증하기 위해 본 논문에서는 일반적인 CPU에서 분자 도킹 실험 시간과 본 논문에서 제안한 병렬 CPU 기반의 분자 도킹 시간을 비교 분석 하였다.
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.
수용체 접근 방법으로 새로운 제초성 물질을 탐색하기 위하여 acetyl-CoA carboxylase(PDB code: 3K8X)에 대한 2-(4-(6-chloro-2-benzoxazolyl)oxy)phenoxy-N-phenylpropionamide 유도체(1-38)의 분자도킹으로부터 기질분자와 수용체 사이의 상호작용을 정량적으로 검토하였다. 대부분의 기질분자들은 ACCase의 반응점내 아미노산 잔기들(Ala1627 및 Ile1735) 사이에 2개의 수소결합이 생성되었다. 그러나 $R_1$=Acetyl 지환체(6 및 P9)와 같은 기질분자들은 나머지 잔기(Gly1998)를 포함하는 3개의 아미노산 잔기내 수소결합 주게들과 기질분자의 수소결합 받게들 사이에 3개의 수소결합이 생성되었다. 그러므로 수소결합 특성들에 기인한 기질분자들의 ACCase에 대한 저해활성 요소들은 제초성 물질을 최적화하는데 적용될 수 있을것이다.
기질분자로서 polyhydroxy 치환된 2-phenyl-l,4-benzopyrone 유도체(Flavones)(1-25)들의 hydroxyl 치환기($R_1-R_9$)가 변화함에 따른 Tyrosinase(PDB ID: oxy-form; 1WX2)에 대한 저해활성을 이해하기 위하여 분자도킹과 3차원적인 정량적 구조활성관계 (3D-QSARs: CoMFA 및 CoMSIA)가 연구되었다. 그 결과, 통계적으로 CoMFA 1 및 CoMSIA 1 모델이 가장 양호한 3D-QSARs 모델이었다. 또한, 순차 혼합화 분석결과로부터 CoMSIA 1 모델($dq^2'/dr_{yy'}^2$=1.009 및 $q^2$=0.511)이 우연상관성에 저촉되지 않는 최적화 모텔이었으며 최적화된 CoMSIA 1 모델의 tyrosinase에 대한 저해활성은 기질분자의 정전기장(51.4%)에 의존적이었다. Tyrosinase의 반응점에 대한 3D-QSAR 모델의 등고도는 수용체로서 tyrosinase과 저해제로서 2-phenyl-l,4-benzopyrone 기질분자 사이의 새로운 상호작용 관계를 이해하는 계기가 되었다. 그러므로 이 결과들은 새로운 잠재적인 tyrosinase 저해제의 최적화에 적용될 수 있을 것이다.
Tyrosinase 저해활성화 반응에 대한 polyhydroxy 치환된 flavone 유도체(1-25) 중, hydroxyl-치환기($R_1-R_9$)들의 역할을 이해하기 위하여 Free-Wilson 분석과 tyrosinase (PDB ID: Deoxyform (2ZMX) 및 Oxy-form; 1WX2)의 활성화 지점에 대한 분자도킹이 연구되었다. Free-Wilson 분석으로부터 $R_1-R_9$ 치환기중에서 $R_1$=hydroxyl 치환기가 tyrosinase 저해활성에 가장 큰 영향을 미치고 있음을 알았다. 기질분자의 hydroxyl 치환기들과 tyrosinase의 반응점 내 아미노산 잔기들 사이의 수소결합들은 안정한 기질-수용체 착 화합물을 형성하는데 기여하였다. 특히, 수소결합성에 기초한 비경쟁적 저해활성화 반응은 기질분자의 hydroxyl 치환기들과 tyrosinase의 반응점 내 peroxide 산소원자(Per404) 사이의 수소결합을 경유하여 일어날 것임을 제안하였다.
기능성 게임은 게임기술과 게임이론을 바탕으로 개발된 하드웨어 및 소프트웨어 애플리케이션으로 즐거움 외에 교육 및 특정 분야의 문제해결 등의 다른 목적을 가지는 게임을 말한다. 이러한 기능성 게임은 게임적인 재미뿐만 아니라 교육적인 효과 때문에 과학기술 분야 및 산업 기술 분야의 교육 및 훈련에 유용하다. 본 연구에서는 사용자가 직관적인 멀티 모달 인터페이스를 사용하여 생명공학에 적용한 기능성 게임을 제안한다. 이를 위하여 3차원 분자 구조를 특수 모니터를 사용하여 입체 시각화 하였으며 입체 영상화된 분자 구조를 효율적으로 제어하기 위하여 멀티 모달 인터페이스인 WiiRemote를 사용하였다. 본 논문에서 제안된 시스템은 분자도킹 시뮬레이션이 가지던 문제점인 3차원 분자 모델들의 결합 및 조작이 사용자의 직관과 경험에 많이 의존하기 때문에 초보자들의 접근이 어려운 점을 게임적 요소를 적용하여 재미를 느끼게 하면서 해결하도록 하였다. 이를 위해 사용자가 조작을 하는 객체와 사용자의 수에 따른 게임적 요소인 레벨 업 개념을 적용하여 반복학습이 이루어지도록 하였다. 실험은 AIDS 바이러스와 신약 치료 후보 물질을 대상으로 사용자가 바이러스와 후보 물질이 결합되는 위치인 Active Site를 찾는 도킹 실험을 하였으며 바이오 기능성 게임을 적용하지 않은 기존의 방법과 비교를 하였다.
컴퓨터를 사용한 협업 시스템은 인터넷을 통하여 가상공간에서 여러 명의 사용들이 협력하여 작업을 할 수 있는 시스템을 의미한다. 특히, 협업 가상현실 시스템은 실제로 경험하기 힘든 작업을 사이버 공간에서 가능하게 하여 다양한 과학기술 분야 및 문화기술 분야에 적용이 되고 있다. 하지만 기존의 협업 가상현실 시스템들은 같은 시간대에 동기화되어 이루어지는 작업에만 중점을 두고 있어 시간과 장소의 차이에 따라 이루어지는 다양한 형태의 협업 작업들은 지원 하지 못하고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 동기식 및 비동기식 원격 차이에 따른 협업 작업을 분류하고 이에 따른 동기식 및 비동기식 원격 협업 작업을 지원 해주는 시스템을 제안 한다. 제안된 시스템은 생명공학 분야의 중요한 실험인 도킹 시뮬레이션 및 구조 결정학 분석 실험에 적용 되었다. 실험과정에서는 선정된 분자 시뮬레이션 실험 과정을 본 논문에서 제안한 동기식 및 비동기식 원격 협업 작업을 하는 경우와 일반적인 단일 작업을 하는 경우에 걸리는 시간과 성능을 비교 하였다.
에듀테인먼트 시스템은 학습자가 문제를 효과적으로 인식하고, 문제를 해결하는 데 필요한 중요한 정보를 파악 분류하고, 배운 내용을 전달할 수 있도록 돕는 것을 목표로 한다. 에듀테인먼트를 활용한 콘텐츠는 과학 및 산업 분야의 교육 및 훈련에 유용하게 적용될 수 있다. 본 논문에서는 직관적인 멀티 모달 인터페이스를 활용하여 신약개발에서 활용되고 있는 가상스크리닝에 적용될 수 있는 에듀테인먼트 시스템을 제안한다. 본 연구에서는 분자 구조의 3D 모델을 효과적으로 조작하기 위해 입체 모니터를 활용하여 3차원(3D)거대 분자 모델링을 시각화 하였으며, 멀티 모달 인터페이스를 활용하여 분자 모델을 조작하고 있다. 본 시스템은 신약 개발 혹은 백신 개발에 있어 매우 중요한 방법 중의 하나인 가상 약물 선별 방법 중 하나 인 도킹 시뮬레이션 실험을 게임적 요소를 활용하여 쉽게 해결하는 방법을 제안하고 있다. 레벨 업 개념은 게임 요소가 객체와 사용자의 수에 의해 의존되는 바이오 게임 접근법을 활용하여 구현하였다. 실험 방법으로는 제안된 시스템의 신약 개발 과정에서 인간 면역 결핍 바이러스 (HIV)의 새로운 후보물질을 활용하여 바이러스의 활동 억제를 스크리닝하는 도킹 과정에서의 시간 측정으로 성능 비교 평가하였다.
단백질 분자에 대해 공간 상의 한 점으로부터의 최소 거리를 계산하거나, 임의의 점에 대한 충돌을 감지하는 등의 proximity query는 분자에 대한 기하학적 연산을 수행하기 위해 매우 중요한 기본 연산이다. Proximity query의 계산 시간 효율성은 분자가 어떤 자료구조로 표현되는가에 따라 크게 달라질 수 있다. 본 논문에서는 GPU 가속을 이용하여 효율적으로 proximity 연산을 수행하기 위한 기법을 제안하고자 한다. 분자에 대응하는 구의 집합에 대해 복셀 맵 (voxel map)과 스피어 트리 (sphere tree) 를 사용한 자료구조를 제안하며 각 자료구조에 대응되는 알고리즘을 제시한다. 또한, 1,000개~15,000개의 원자를 포함하는 분자에 대한 실험을 통해 두 자료구조의 성능이 기존 자료구조에 비해 최소 3배에서 최대 633배 향상되었음을 보인다.
본 논문에서는 단백질 분자로부터 표면 원자를 효율적으로 발견하는 알고리즘을 제안한다. 표면 원자란, 주어진 probe solvent $P$가 단백질 분자와 충돌하지 않고 접한다고 가정할 때, $P$와 접할 수 있는 원자의 집합을 의미한다. 단백질 분자를 구성하는 원자들은 반데르바스 반경을 갖는 구의 집합으로 표현되며, probe solvent 역시 구로 대응된다. $P$의 반경에 대해 분자의 오프셋 곡면을 구하여 표면 원자를 발견하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 각 구의 오프셋 곡면에 대해 복셀 맵(voxel map)을 구성하여 효율적으로 분자의 오프셋 곡면을 구하며, GPU (graphic processor unit)를 활용한 병렬처리를 수행하여 최대 6,412개의 원자를 갖는 분자에 대해 42.87 millisecond 내에 표면 원자를 발견한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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