빅데이터에 대한 관심이 증가하면서 데이터로부터 의미 있는 정보의 추출 및 예측은 중요한 연구분야가 되고 있다. 본 연구에서는 신약개발과정에서 필요한 후보약물의 약리적인 활성을 분석하기 위한 데이터를 획득하고 이를 기반으로 의미 있는 예측 분석을 하고자 한다. 신약개발과정에서 대사반응 된 신약후보물질의 약리적인 활성 연구는 신약개발 성공률을 높이기 위해 필요한 단계이다. 본 연구에서, 약용 후보물질의 체내 효소 반응 유무를 예측하기 위해, 유사도 모델들을 적용 분석하였다. 유사도 모델의 군집별 특성을 반영하여 13개의 모델을 선택하여 효소 반응 예측을 수행하였다. 이들 모델들을 민감도와 AUC를 기반으로 비교 평가하였다. 평가 모델들 중, 효소 사이의 반응성을 예측하는데 있어서 Simpson coefficient 모델이 가장 좋은 성능을 보였다. 분석된 유사도 모델 전체를 웹 서비스로 구축하였다. 제안된 모델은 반응정보의 추가에 동적으로 대응 할 수 있으며 신약개발시간 단축 및 비용 절감에 기여할 것으로 여겨진다.
PMF와 stearic acid를 기질로 하고, TAG의 sn-1,3 위치에 특이적으로 작용하는 lipozyme TLIM을 이용해 항온교반수조($70^{\circ}C$, 180rpm)에서 개질된 PMF(팜중부유)를 얻었다. 효소량을 20 wt%를 사용하였을 경우, 가장 높은 stearic acid 결합율을 보인 PMF와 stearic acid의 몰 비율은 1:2였고, 1:1.5와 비교적 비슷한 함량을 나타내었다. 이에 반해 1:0.5는 가장 낮은 결합율을 보였다. PMF와 stearic acid의 몰 비율 1:2일 때, 효소량을 20 wt% 사용하여 반응한 경우 stearic acid의 함량은 31.6%까지 증가한 반면, 효소량을 10wt% 사용하였을 때는 13.4%까지 증가하여 효소량을 20wt% 사용했을 때보다 2.4배 낮은 함량을 보였다. RP-HPLC 분석결과 반응 기질로 사용된 PMF는 대부분이 POP로 93.27 area%를 차지하였고, 효소 첨가량 20 wt%, PMF와 stearic acid의 몰 비율 1:2로 36 hr 반응한 시료의 TAG 조성은 7 hr 반응했을 때에 비하여 POP가 크게 감소(7 hr: 33.4 area%, 36 hr: 6.21 area%)하였다. 하지만 반응이 진행됨에 따라 크게 증가할 것으로 예측했던 POS(PSO)의 경우 7 hr 반응했을 때보다 2.61% 감소하였다. 반면 7 hr 반응했을 때 보다 PPS는 약 1.9배, PSS는 약 6.7배 증가하는 경향을 보였다. 이로써 lipozyme TLIM으로 반응할 경우 반응시간이 지날수록 acyl migration 현상이 증가하는 것으로 예측되었다. 효소 첨가량 20 wt%, PMF와 stearic acid의 몰 비율 1:2로 36 hr 반응 후 시료의 TAG 중 sn-2 position에는 oleic acid 함량이 5.4%로 낮았고 palmitic acid와 stearic acid의 함량은 각각 50.1%, 43.7%로 나타났다. 이로써 개질된 PMF에서 효소의 sn-1,3 위치 특이성이 나타나지 않은 것으로 예측되었다.
${\beta}$-galactosidase를 공유결합으로 키토산 담체에 고정화하여 고정화 효소의 특성을 조사하였다. 또한 충진층 반응기에서 연속 조업을 실시하여 공정 최적화를 실시하였다. 키토산 담체에 대한 효소 고정화 효율은 최대 75%을 나타내었다. 고정화 효소에 대한 최적의 pH는 7.0이었고 최적의 온도는 $50^{\circ}C$였다. pH와 온도의 실험 범위에서 고정화 효소가 자유 효소에 비해 넓은 분포를 보여 pH와 온도에 덜 민감하게 작용하였다. 충진층 반응기에서 고정화 효소의 운전에 대한 수학적 모델을 세우고 수치적으로 해를 구하였다. 투입되는 유당의 농도와 유량에 대해서 충진층 반응기의 출구에서 유당의 전환율을 측정하였다. 실험 결과를 경쟁적 저해 효소 반응식과 물질전달 저항을 고려한 수학적 모델의 결과와 비교하였다. 모델의 결과는 실험 결과를 5% 이내의 오차로 잘 예측하였다. 그리고 충진층 반응기의 길이에 따른 유당 전환율과 연속운전 시간에 따른 효소의 비활성화를 고려한 전환율을 모델로부터 예측하였다.
포화성장모델을 이용하여 반응시간에 따른 생성물의 양을 예측하였다. 수용성 기질-수용성 효소간의 반응뿐만 아니라 비수용성 기질-수용성 효소간의 반응 결과에도 이 모델은 뛰어난 예측성을 나타내었다. 그외에도 측정치의 정확도도 이 모델로 대략 평가할 수 있었다. 사용자가 편리하도록 컴퓨터 프로그램을 BASIC 언어를 사용하여 제시하였고 이 프로그램을 이용하여 Pmax와 K 상수 값을 결정하고 상대오차의 평균값도 계산하였다.
Stevioside 는 남미 파라과이 원산의 국화와 식물인 Ste-via rebaudiana Bertoni 유래의 천연대체감미료서 식품, 의약품, 주류 산업에 널리 활용되고 있다. 이와 같은 stevio-side 의 구조와 특성, 제조방법, 그리고 사용현황 등을 기술하였으며, 당전이 stevioside의 종류 제조방법을 정리하였다. 본 연구실에서 개발한 생전분을 당공여체로 히용하는 분쇄마찰매체 효소반응계와 팽윤 extrusion 전분을 당공여체로 이용하는 불균일상 효소반응계에서의 stevioside 당전이반응의 특성과 산업적 활용 가능성을 검토하였다. 상기 두 종류의 불균일상 효소반응계는 높은 수율, 반응속도, 낮은 maltooligo 당의 축적, 용이한 당전이 stevioside 의 분리정제 등 기존의 액화 전분을 당공여체로 이용하는 반응계에 비하여 많은 장점이 예상되는 산업적 활용 가능성이 높고 고효율 반응계임을 알 수 있었다. 끝으로 stevioside 감미료의 장래 전망에 관하여 예측하였다.
중고압 하에서 $\beta$-glucosidase효소반응을 물리화학적 관점에서 연구하였다. 모델 기질 (p-nitrophenyl-${\beta}$-D-glucopyranoside)에 대한 $\beta$-glucosidase 효소의 작용에 대한 압력 효과를 실험 하였다. 즉, 압력 조건(25MPa, 50 MPa, 75 MPa, 100 MPa)과 시간 (10분, 60분, 1시간, 6시간, 24시간, 40시간)의 처리 조건에서 효소 활성도를 분광학적인 표준방법에 따라 측정하였다. 효소-기질 반응의 단계를 크게 kinetic 구간과 평형 구간으로 구분하여 물리화학적 모델을 적용하여, 정 역반응속도 상수, 평형상수, 압력에 의한 부피 감소 등을 산출하였다. 대기압에서 100MPa까지 압력이 증가할수록 효소-기질 반응의 생성물이 더 많이 형성되었으며 전형적인 kinetic 구간과 평형 구간이 나타났다. 압력, 시간, 생성물농도 등의 데이터로부터 kinetic 구간과 평형에서의 생성물 예측 모델을 완성하였다. 결론적으로 중고압 처리에 의하여 효소-기질 반응이 촉진됨을 알 수 있었고, 임의의 압력 및 시간 조건에 따른 생성물의 농도를 예측할 수 있게 되었다.
간의 약물대사는 흡수된 외인성물질의 배설을 위한 중추적인 역할을 수행하면 이 반응은 일상대사와 이상대사효소로 구성된 약물대사효소계에 의해 매개된다. 약물대사효소의 발현과 활성은 외인성물질의 노출에 의해 유도되거나 억제되며 이 결과는 약물상호작용을 발생시키는 주요한 원인이다. 또한 당뇨, 비만, 영양실조, 음주, 염증반응 등의 병적인 생리상태는 간에서 약물대사효소의 발현과 활성을 조절하는 것으로 보고되고 있다. 이러한 변동은 치료약물 또는 환경오염물질에 대한 인체의 반응성에 영향을 미치며 결과적으로 예측하지 못한 부작용이나 독성을 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 당뇨병에서 약물대사효소의 발현변화를 정리하였다.
최근 천연물로부터 신약 후보물질을 개발하려는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 인체 내에서 천연물은 주로 효소에 의해 대사된다. 본 연구는 화합물의 인체내 대사반응과 주로 관련된 효소에 의한 대사반응의 특징을 연관규칙마이닝을 활용하여 분석한다. 화합물이 인체 내에서 효소 대사반응과 관련된 데이터를 BRENDA(: BRaunschweig ENzyme DAtabase)로부터 수집하였다. 수집된 데이터를 효소대사반응의 기본 틀에 근거하여, 대사물들을 기질대사물, 생성대사물, 억제대사물, 그리고 활성대사물들로 구분한다. 이러한 대사물들로 이루어진 기질대사물 트랜잭션, 생성대사물 트랜잭션, 그리고 모든 대사물들을 포함한 효소반응트랜잭션들을 구성하였다. 또한 종 정보를 반영한 6개의 트랜잭션들로 구성하였다. 연관규칙 마이닝을 활용하여 6개의 트랜잭션에서 빈발대사물 및 패턴을 분석하였다. 또한 대사물들 사이의 관련성을 분석하였다. 그 결과 효소대사반응에 참여하는 대사물들의 분포와 패턴을 식별할 수 있었다. 더욱이 기질에만 속하는 순수 기질대사물들을 식별하였고 이들 대부분이 아주 낮은 지지도임을 확인할 수 있었다. 연구결과는 순수 기질대사물은 효과적인 대사변환 예측 모델 개발에 활용될 수 있다.
대표적인 재료로서 바나나를 선정하여 건조방법과 조건에 따른 최적화에 사용할 수 있는 Ascorbic acid 저하속도와 비효소적 갈변속도에 대한 반응속도 예측 모델식을 결정하였다. Ascorbic acid 저하 속도와 비 효소적 갈변속도를 각각 1차반응, 0차반응으로, 두반응의 온도 의존성은 Arrhenius식으로 나타내어 SPSS Computer Program을 이용하여 실제 측정된 Ascorbic acid와 비효소적 갈변의 data에 가장 접근하도록 Parameter를 반복계산하여 찾았다. 얻어진 반응속도식에서의 Parameter값들은 R. SQUARE값이 평균 0.99이상이므로 살험치를 잘 예측하였으며 건조공정의 최적화에 이용될 수 있을 것으로 생각되어진다. Ascorbic acid 저하속도와 비효소적 갈변속도는 건조초기에 낮고 건조가 진행되어 수분함량의 감소와 함께 최대속도를 보이다가 서서히 감소하였다. 이때 동결건조의 경우가 가장 안정된 품질변화를 나타냈음을 알 수 있었다.
인삼 조사포닌 추출물 내의 ginsenoside를 CK로 전환을 하기 위하여 T. reesei 유래 cellulolytic 복합 효소를 사용하였다. 온도, pH, 인삼 조사포닌 추출물 농도, 효소 농도와 반응시간별 T. reesei 효소의 인삼 조사포닌 추출물로부터 CK 전환에 대한 적정조건을 살펴본 결과, 온도는 $50^{\circ}C$에서 691.51 mg/100 g으로, pH는 조건별 큰 차이는 보이지 않았지만 pH 5.0일때 701.88 mg/100 g으로 가장 높은 함량을 나타내었다. 인삼 조사포닌 추출물과 효소 농도에 있어서는 각각 2%(w/v) 농도(678.82 mg/100 g)와 9%(v/v) 농도(691.51 mg/100 g)일 때 가장 높은 CK 농도를 보였다. 온도 $50^{\circ}C$, pH 5.0, 인삼 조사포닌 추출물 농도 2%(w/v)와 효소농도 9%(v/v)에서 반응시간에 따른 CK 생산을 분석한 결과, 반응 48시간까지 급격히 증가하다가 그 이후에는 반응속도가 현저하게 느려지는 경향을 보였지만, 반응 96시간에 784.97 mg/100 g으로 가장 높은 CK 농도를 나타내었다. 이러한 결과를 토대로 인삼 조사포닌 추출물의 농도 2%(w/v), 효소 농도 7%(v/v)와 반응 시간 48 hr를 CK 생산에 중요 요인변수로 선정하여 pH 5.0와 온도 $50^{\circ}C$에서 반응표면분석법 실험을 진행하였다. 그 결과, 인삼 조사포닌 추출물 농도 2.38%, 효소농도 6.07%와 효소반응 시간 64.04 hr를 최적조건으로 설정하였으며, CK 생산 예측 값은 840.77 mg/100 g이었다. 반응표면분석법으로 선정한 최적조건에서 플라스크와 생물반응기를 이용하여 효소반응을 수행한 결과 플라스크에서는 CK 생산 예측 값 보다 약 1.2배 높은 1,017.93 mg/100 g이 생성되었고, 생물반응기에서는 예측 값과 비슷한 862.31 mg/100 g의 CK가 생성되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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