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미생물 병원균의 시스템 약물 표적 예측 방법

  • 기술번호 : KST2015117352
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 병원성 미생물체에서 약물 표적을 예측하는 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 대상 미생물을 선정하고, 선정된 미생물의 대사 네트워크 모델을 구축한 다음, 쵸크포인트 분석(chokepoint analysis), 필수 효소 반응식 분석 (single enzyme deletion), 필수 대사산물 분석 (metabolite essentiality)의 세 가지 시뮬레이션 방법을 각각 대사 모델에 적용하여 약물 표적들을 예측하고, 나아가 상기 쵸크포인트 및 필수 효소 반응식 중 서로 중복되는 효소 반응식 그룹; 및 상기 필수 대사산물(essential metabolite)을 소비하는 효소 반응식(outgoing reaction) 그룹으로 차기 가능성 있는 후보군으로 수를 줄인 다음, 이들을 다양하게 조합하여 네트워크 구조 분석을 수행한 결과를 평가하여 이상적인 조합을 추려내어 효율적인 병원균 약물 표적 조합을 예측하는 방법에 관한 것이다.병원균, 대사흐름분석, 플럭스 섬, 필수 효소 반응식, 필수 대사산물, 쵸크포인트, 약물 표적, 약물 표적 조합
Int. CL C12Q 1/00 (2006.01) C12Q 1/68 (2006.01) C12Q 1/25 (2006.01) G06F 19/20 (2011.01)
CPC C12Q 1/689(2013.01) C12Q 1/689(2013.01) C12Q 1/689(2013.01)
출원번호/일자 1020080026925 (2008.03.24)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자 10-1132394-0000 (2012.03.26)
공개번호/일자 10-2009-0101651 (2009.09.29) 문서열기
공고번호/일자 (20120403) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2009.11.24)
심사청구항수 16

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이상엽 대한민국 대전광역시 유성구
2 김현욱 대한민국 서울특별시 금천구
3 김태용 대한민국 경기도 용인시 수지구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이처영 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 ***, **층 (역삼동, 윤익빌딩)(*T국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2008.03.24 수리 (Accepted) 1-1-2008-0211219-64
2 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2009.11.24 수리 (Accepted) 1-1-2009-0722645-87
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2011.06.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0347725-95
4 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2011.08.23 수리 (Accepted) 1-1-2011-0653228-13
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2011.09.26 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2011-0749641-29
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)		 2011.09.26 수리 (Accepted) 1-1-2011-0749642-75
7 등록결정서
Decision to grant		 2012.03.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0164156-68
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.02.01 수리 (Accepted) 4-1-2013-5019983-17
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5157968-69
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5157993-01
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5158129-58
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
다음의 단계를 포함하는, 약물 표적 효소 또는 그 유전자의 스크리닝 방법:(a) 대상 미생물을 선정하고, 선정된 미생물의 대사 네트워크 모델을 구축하는 단계; (b) 상기 구축된 미생물 대사 네트워크에서 특정 대사산물을 유일하게 소비하거나 생산하는 효소들인 쵸크포인트를 약물 표적 효소 후보들 (I)로 선정하는 단계;(c) 상기 미생물 대사 네트워크를 구성하고 있는 효소 반응식들에 대하여 상기 효소 반응식들을 한 개씩 차단시키면서 선형계획법을 적용하였을 때, 세포 성장이 일어나지 않는 경우의 차단된 효소 반응식을 약물 표적 효소 후보들(II)로 선정하는 단계; (d) 상기 (b)와 (c) 단계에서 얻은 결과인 약물 표적 효소 후보들 (I)과 (II)를 비교하여 중복되는 약물 표적 효소 후보들을 제1차 약물 표적 효소군으로 선정하는 단계;(e) 상기 (d)에서 선정된 제1차 약물 표적 효소군 중에서 숙주 단백질과 상동관계가 없고, 동질효소(isozyme)를 갖지 않는 것들을 제2차 약물 표적 효소군으로 선정하고, 상기 제2차 표적 효소들을 코딩하는 유전자들을 제1 약물 표적 유전자군으로 선정하는 단계; (f) 상기 (a) 단계에서 구축된 대사 네트워크 상에서 특정 대사산물들의 소비하는 모든 효소 반응식을 차단시켰을 때, 세포의 성장속도가 0인 경우의 상기 특정 대사산물들을 필수 대사산물들(I)로 결정하는 단계;(g) 상기 (f)에서 결정된 필수 대사산물들(I) 중 각각의 필수대사산물을 소비하는 모든 효소 반응식이 숙주 단백질과 상동관계가 없는 것들로만 이루어지는 경우의 필수 대사산물들을 추가로 선별하고, 상기 추가로 선별된 필수 대사산물들(II)을 소비하는 효소 반응식에 사용되는 효소들을 코딩하는 유전자들을 제2 약물 표적 유전자군으로 선정하는 단계; (h) 상기 (e)단계에서 선정된 제1 약물 표적 유전자군 및 상기 (g)단계에서 선정된 제2 약물 표적 유전자군으로 구성된 군에서 선택된 유전자의 다양한 조합을 만드는 단계; 및 (i) 상기 (h)단계에서 만든 조합들을 이루는 유전자들이 코딩하는 효소가 관여하는 반응식들에 대하여, 대사산물들 간의 반응을 나타내는 선에 해당 반응식의 노드를 추가로 만들어서, 이 반응식 노드들의 거리를 구하여 , 상기 대사 네트워크 상에서의 평균거리를 계산하여 상기 평균 거리가 다른 조합들의 평균거리와 비교하여 먼 경우들의 조합을 이루는 유전자들을 약물 표적 유전자로 선정하거나, 이에 의해 코딩되는 효소들을 약물 표적 효소로 선정하는 단계
2 2
제1항에 있어서, 상기 (e)단계에서 선정된 제2차 약물 표적 효소군은 숙주 단백질과 상동관계가 없고, 동질효소(isozyme)를 갖지 않으면서, 상기 대사 네트워크를 구성하고 있는 한 개 이상의 효소 반응식에 관여하는 경우의 제1차 약물 표적 효소 후보들 중에서 선정되는 것을 특징으로 하는 방법
3 3
다음의 단계를 포함하는, 약물 표적 효소 또는 그 유전자의 스크리닝 방법:(a) 대상 미생물을 선정하고, 선정된 미생물의 대사 네트워크 모델을 구축하는 단계; (b) 상기 구축된 미생물 대사 네트워크에서 특정 대사산물을 유일하게 소비하거나 생산하는 효소들인 쵸크포인트를 약물 표적 효소 후보들 (I)로 선정하는 단계;(c) 상기 미생물 대사 네트워크를 구성하고 있는 효소 반응식들에 대하여 상기 효소 반응식들을 한 개씩 차단시키면서 선형계획법을 적용하였을 때, 세포 성장이 일어나지 않는 경우의 차단된 효소 반응식을 약물 표적 효소 후보들(II)로 선정하는 단계; (d) 상기 (b)와 (c) 단계에서 얻은 결과인 약물 표적 효소 후보들 (I)과 (II)를 비교하여 중복되는 약물 표적 효소 후보들을 제1차 약물 표적 효소군으로 선정하는 단계;(e) 상기 (d)에서 선정된 제1차 약물 표적 효소군 중에서 숙주 단백질과 상동관계가 없고, 상기 대사 네트워크를 구성하고 있는 한 개 이상의 효소 반응식에 관여하는 것들을 제2차 약물 표적 효소군으로 선정하고, 상기 제2차 표적 효소들을 코딩하는 유전자들을 제1 약물 표적 유전자군으로 선정하는 단계;(f) 상기 (a) 단계에서 구축된 대사 네트워크 상에서 특정 대사산물들의 소비하는 모든 효소 반응식을 차단시켰을 때, 세포의 성장속도가 0인 경우의 상기 특정 대사산물들을 필수 대사산물들(I)로 결정하는 단계;(g) 상기 (f)에서 결정된 필수 대사산물들(I) 중 각각의 필수대사산물을 소비하는 모든 효소 반응식이 숙주 단백질과 상동관계가 없는 것들로만 이루어지는 경우의 필수 대사산물들을 추가로 선별하고, 상기 추가로 선별된 필수 대사산물들(II)을 소비하는 효소 반응식에 사용되는 효소들을 코딩하는 유전자들을 제2 약물 표적 유전자군으로 선정하는 단계; (h) 상기 (e)단계에서 선정된 제1 약물 표적 유전자군 및 상기 (g)단계에서 선정된 제2 약물 표적 유전자군으로 구성된 군에서 선택된 유전자의 다양한 조합을 만드는 단계; 및 (i) 상기 (h)단계에서 만든 조합들을 이루는 유전자들이 코딩하는 효소가 관여하는 반응식들에 대하여, 대사산물들 간의 반응을 나타내는 선에 해당 반응식의 노드를 추가로 만들어서, 이 반응식 노드들의 거리를 구하여 , 상기 대사 네트워크 상에서의 평균거리를 계산하여 상기 평균 거리가 다른 조합들의 평균거리와 비교하여 먼 경우들의 조합을 이루는 유전자들을 약물 표적 유전자로 선정하거나, 이에 의해 코딩되는 효소들을 약물 표적 효소로 선정하는 단계
4 4
제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 미생물은 병원성 및/또는 전염성인 원핵 또는 진핵생물인 것을 특징으로 하는 방법
5 5
제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 (b) 단계에서 쵸크포인트의 선정은 상기 구축된 대사 네트워크 모델을 구성하고 있는 모든 대사산물에 대하여 정립된 질량 보존식들을 이용하는 것을 특징으로 하는 방법
6 6
제5항에 있어서, 상기 쵸크 포인트의 선정은 MetaFluxNet 프로그램을 이용하는 것을 특징으로 하는 방법
7 7
제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 선형계획법을 적용할 때, 목적함수를 세포 성장 속도를 최대화하는 것으로 설정하는 것을 특징으로 하는 방법
8 8
제7항에 있어서, 상기 선형계획법의 적용은 세포의 성장에 필요한 모든 영양분 조건을 반영하여 하는 것을 특징으로 하는 방법
9 9
제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 숙주 단백질은 인간 단백질인 것을 특징으로 하는 방법
10 10
제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 (e)단계 및 (g)단계에서, 상동관계의 검토는 아미노산 서열 또는 유전자 서열을 이용하는 것을 특징으로 하는 방법
11 11
제10항에 있어서, 상기 상동관계의 검토는 BLASTP 프로그램 또는 BLAST 프로그램을 이용하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 방법
12 12
제1항 내지 제3중 어느 한 항에 있어서, 상기 (h)단계에서 유전자의 조합을 만들 때, 제2 약물 표적 유전자군을 이루는 유전자들 중에서 비필수 반응식(nonessential reaction)에 관여하는 효소들을 코딩하는 유전자는 동일한 조합에 속하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 방법
13 13
제1항 내지 제3중 어느 한 항에 있어서, 상기 (h)단계에서 유전자의 조합을 만들 때, 제2 약물 표적 유전자군에서 선택되는 유전자는 동일한 조합에 속하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 방법
14 14
제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 대사 네트워크 상에서의 평균거리는 각 효소 반응식을 나타내는 선 및 반응식 노드를 이용하는 것을 특징으로 하는 방법
15 15
다음의 단계를 포함하는, 약물 표적 효소 또는 그 유전자의 스크리닝 방법:(a) 대상 미생물을 선정하고, 선정된 미생물의 대사 네트워크 모델을 구축하는 단계; (b) 상기 구축된 미생물 대사 네트워크에서 특정 대사산물을 유일하게 소비하거나 생산하는 효소들인 쵸크포인트를 제1차 약물 표적 효소군으로 선정하는 단계;(c) 상기 (b)에서 선정된 제1차 약물 표적 효소군 중에서 숙주 단백질과 상동관계가 없고, 동질효소(isozyme)를 갖지 않으면서, 상기 대사 네트워크를 구성하고 있는 한 개 이상의 효소 반응식에 관여하는 경우의 것들을 제2차 약물 표적 효소군으로 선정하고, 상기 제2차 표적 효소들을 코딩하는 유전자들을 제1 약물 표적 유전자군으로 선정하는 단계; (d) 상기 (a) 단계에서 구축된 대사 네트워크 상에서 특정 대사산물들의 소비하는 모든 효소 반응식을 차단시켰을 때, 세포의 성장속도가 0인 경우의 상기 특정 대사산물들을 필수 대사산물들(I)로 결정하는 단계;(e) 상기 (d)에서 결정된 필수 대사산물들(I) 중 각각의 필수대사산물을 소비하는 모든 효소 반응식이 숙주 단백질과 상동관계가 없는 것들로만 이루어지는 경우의 필수 대사산물들을 추가로 선별하고, 상기 추가로 선별된 필수 대사산물들(II)을 소비하는 효소 반응식에 사용되는 효소들을 코딩하는 유전자들을 제2 약물 표적 유전자군으로 선정하는 단계; (f) 상기 (c)단계에서 선정된 제1 약물 표적 유전자군 및 상기 (e)단계에서 선정된 제2 약물 표적 유전자군으로 구성된 군에서 선택된 유전자의 다양한 조합을 만드는 단계; 및 (g) 상기 (f)단계에서 만든 조합들을 이루는 유전자들이 코딩하는 효소가 관여하는 반응식들에 대하여, 대사산물들 간의 반응을 나타내는 선에 해당 반응식의 노드를 추가로 만들어서, 이 반응식 노드들의 거리를 구하여 , 상기 대사 네트워크 상에서의 평균거리를 계산하여 상기 평균 거리가 다른 조합들의 평균거리와 비교하여 먼 경우들의 조합을 이루는 유전자들을 약물 표적 유전자로 선정하거나, 이에 의해 코딩되는 효소들을 약물 표적 효소로 선정하는 단계
16 16
다음의 단계를 포함하는, 약물 표적 효소 또는 그 유전자의 스크리닝 방법:(a) 대상 미생물을 선정하고, 선정된 미생물의 대사 네트워크 모델을 구축하는 단계; (b) 상기 미생물 대사 네트워크를 구성하고 있는 효소 반응식들에 대하여 상기 효소 반응식들을 한 개씩 차단시키면서 선형계획법을 적용하였을 때, 세포 성장이 일어나지 않는 경우의 차단된 효소 반응식을 약물 표적 효소 후보들(II)로 선정하는 단계; (c) 상기 (b)에서 선정된 제1차 약물 표적 효소군 중에서 숙주 단백질과 상동관계가 없고, 동질효소(isozyme)를 갖지 않으면서, 상기 대사 네트워크를 구성하고 있는 한 개 이상의 효소 반응식에 관여하는 경우의 것들을 제2차 약물 표적 효소군으로 선정하고, 상기 제2차 표적 효소들을 코딩하는 유전자들을 제1 약물 표적 유전자군으로 선정하는 단계; (d) 상기 (a) 단계에서 구축된 대사 네트워크 상에서 특정 대사산물들의 소비하는 모든 효소 반응식을 차단시켰을 때, 세포의 성장속도가 0인 경우의 상기 특정 대사산물들을 필수 대사산물들(I)로 결정하는 단계;(e) 상기 (d)에서 결정된 필수 대사산물들(I) 중 각각의 필수대사산물을 소비하는 모든 효소 반응식이 숙주 단백질과 상동관계가 없는 것들로만 이루어지는 경우의 필수 대사산물들을 추가로 선별하고, 상기 추가로 선별된 필수 대사산물들(II)을 소비하는 효소 반응식에 사용되는 효소들을 코딩하는 유전자들을 제2 약물 표적 유전자군으로 선정하는 단계; (f) 상기 (c)단계에서 선정된 제1 약물 표적 유전자군 및 상기 (e)단계에서 선정된 제2 약물 표적 유전자군으로 구성된 군에서 선택된 유전자의 다양한 조합을 만드는 단계; 및 (g) 상기 (f)단계에서 만든 조합들을 이루는 유전자들이 코딩하는 효소가 관여하는 반응식들에 대하여, 대사산물들 간의 반응을 나타내는 선에 해당 반응식의 노드를 추가로 만들어서, 이 반응식 노드들의 거리를 구하여 , 상기 대사 네트워크 상에서의 평균거리를 계산하여 상기 평균 거리가 다른 조합들의 평균거리와 비교하여 먼 경우들의 조합을 이루는 유전자들을 약물 표적 유전자로 선정하거나, 이에 의해 코딩되는 효소들을 약물 표적 효소로 선정하는 단계
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국가 R&D 정보가 없습니다.