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단백질 응집가능성 예측방법(Methods for Predicting a Potential for Protein Aggregation)

  • 기술번호 : KST2018002967
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 단백질 응집(aggregation) 가능성 예측방법 및 아밀로이드피브릴 과다 질환의 위험성을 결정하기 위한 분석 방법에 관한 것이다. 본 발명은 단백질, 특히 β-2-마이크로글로불린의 cis-trans 이성질체화 및 이에 따른 구조적, 열역학적 변화를 척도로 하여 단백질, 특히 β-2-마이크로글로불린의 폴딩 및 응집 여부를 예측할 수 있는 신뢰도 높은 정보를 제공할 수 있다. 이에, 본 발명은 다양한 단백질 변성질환(protein conformational disorder)을 치료 또는 예방하는 의약의 개발 및 생물학적 치료제로서 응집-내성 단백질을 설계하는 전략 수립에 유용하게 이용될 수 있다.
Int. CL G16B 15/00 (2019.01.01) G01N 33/68 (2006.01.01)
CPC G16B 15/20(2013.01) G16B 15/20(2013.01) G16B 15/20(2013.01)
출원번호/일자 1020160114637 (2016.09.06)
출원인 숙명여자대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1975639-0000 (2019.04.29)
공개번호/일자 10-2018-0027267 (2018.03.14) 문서열기
공고번호/일자 (20190507) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2016.09.06)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 숙명여자대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 용산구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 함시현 대한민국 서울특별시 용산구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김보민 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 **, ***호 (역삼동)(특허법인한성)
2 특허법인미주 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 **(우면동, 선일빌딩 *층)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 숙명여자대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 용산구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2016.09.06 수리 (Accepted) 1-1-2016-0870218-18
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2018.01.11 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2018.04.09 수리 (Accepted) 9-1-2018-0014669-74
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2018.04.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0266452-55
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2018.05.24 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-0511198-97
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2018.05.24 수리 (Accepted) 1-1-2018-0511186-49
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2018.06.27 수리 (Accepted) 4-1-2018-5117847-65
8 최후의견제출통지서
Notification of reason for final refusal
2018.10.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0707747-96
9 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)
2018.12.06 수리 (Accepted) 1-1-2018-1225398-69
10 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2018.12.06 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2018-1225416-04
11 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2018.12.06 수리 (Accepted) 1-1-2018-1225415-58
12 등록결정서
Decision to grant
2019.03.11 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0177139-48
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번호 청구항
1 1
(1) 아미노산 잔기의 시스-트랜스 이성질체화; 및 (2) (ⅰ)용매에 노출된 소수성 아미노산 잔기 부분의 변화; (ⅱ) 용매화 자유에너지의 변화; 및 (ⅲ) β-쉬트 형성의 변화로 구성된 군으로부터 선택되는 어느 하나 이상의 구조적 또는 열역학적 변화를 측정하는 단계를 포함하며,상기 아미노산 잔기의 시스-트랜스 이성질체화 및 구조적 또는 열역학적 변화의 측정은 단백질 분자의 자생적(native) 형태를 출발 구조로 하는 전산 시뮬레이션을 이용하여 이루어지는, 액체 환경에서의 야생형 또는 돌연변이 β-2-마이크로글로불린(β-2-microglobulin, β2m)의 응집(aggregation) 가능성 예측방법
2 2
삭제
3 3
제 1 항에 있어서, 상기 전산 시뮬레이션은 분자 동력학 시뮬레이션(Molecular Dynamic Simulation)인 것을 특징으로 하는 방법
4 4
제 3 항에 있어서, 상기 용매에 노출된 소수성 아미노산 잔기 부분의 변화는 소수성 잔기의 용매 접근가능 표면적(solvent accessible surface area, SASA) 변화를 통해 측정하는 것을 특징으로 하는 방법
5 5
삭제
6 6
제 1 항에 있어서, 상기 시스-트랜스 이성질체화는 야생형 또는 돌연변이 β-2-마이크로글로불린의 아미노산 서열의 32번째 프롤린 잔기가 시스에서 트랜스로 이성질체화되는 것을 특징으로 하는 방법
7 7
제 1 항에 있어서, 상기 방법은 상기 구조적 또는 열역학적 변화량 중 어느 하나 이상이 양의 값일 경우, 단백질의 응집 가능성이 증가하는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 방법
8 8
다음을 포함하는 아밀로이드피브릴 과다 질환의 위험성을 결정하기 위한 분석 방법:(a) 유전정보를 포함하는 분리된 생체시료로부터 β-2-마이크로글로불린 코딩 뉴클레오타이드의 서열정보를 수득하는 단계;(b) 상기 (a) 단계에서 수득한 서열정보를 이용하여 (1) β-2-마이크로글로불린의 아미노산 서열의 32번째 프롤린 잔기의 시스-트랜스 이성질체화; 및 (2) (ⅰ)용매에 노출된 소수성 아미노산 잔기 부분의 변화; (ⅱ) 용매화 자유에너지의 변화; 및 (ⅲ) β-쉬트 형성의 변화로 구성된 군으로부터 선택되는 어느 하나 이상의 구조적 또는 열역학적 변화를 측정하는 단계로서,상기 β-2-마이크로글로불린의 아미노산 서열의 32번째 프롤린 잔기의 시스-트랜스 이성질체화 및 구조적 또는 열역학적 변화의 측정은 상기 β-2-마이크로글로불린의 자생적(native) 형태를 출발 구조로 하는 전산 시뮬레이션을 이용하여 이루어지는 단계
9 9
삭제
10 10
제 8 항에 있어서, 상기 전산 시뮬레이션은 분자 동력학 시뮬레이션(Molecular Dynamic Simulation)인 것을 특징으로 하는 방법
11 11
제 8 항에 있어서, 상기 방법은 상기 β-2-마이크로글로불린의 아미노산 서열의 32번째 프롤린 잔기가 트랜스 이성질체화되고, 상기 구조적 또는 열역학적 변화량 중 어느 하나 이상이 양의 값일 경우, 상기 아밀로이드피브릴 과다 질환의 위험성이 증가하는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 방법
12 12
제 8 항에 있어서, 상기 아밀로이드 피브릴 과다질환은 투석관련 아밀로이드증(dialysis related amyloidosis), 다발성 골수종(multiple myeloma) 및 림프종(lymphoma)으로 구성된 군으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.