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약물 가상 탐색 방법과 집중 탐색 라이브러리 구축 방법 및 이를 위한 시스템(Method and system for drug virtual screening and construction of focused screening library)

  • 기술번호 : KST2016011239
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
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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 타겟 단백질이나 화합물의 구조 혹은 구조적 특성 정보를 사용하지 않고, 다수의 약물 스크리닝 데이터로부터 추출한 다양한 생물학적 활성에 기반한, 예측 정확성이 높은 약물 가상 탐색 방법, 집중 탐색 라이브러리 구축 방법 및 이를 위한 시스템에 관한 것이다.
Int. CL G01N 33/15 (2006.01) G06F 19/00 (2011.01)
CPC G01N 33/15(2013.01) G01N 33/15(2013.01)
출원번호/일자 1020140167253 (2014.11.27)
출원인 이화여자대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1684742-0000 (2016.12.02)
공개번호/일자 10-2016-0064291 (2016.06.08) 문서열기
공고번호/일자 (20161209) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2014.11.27)
심사청구항수 20

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 이화여자대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김완규 대한민국 서울특별시 송파구
2 권예지 대한민국 서울특별시 은평구
3 이해승 대한민국 서울특별시 서대문구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 손민 대한민국 서울특별시 송파구 법원로 ***, *층(문정동)(특허법인한얼)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 주식회사 카이팜 서울특별시 서대문구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2014.11.27 수리 (Accepted) 1-1-2014-1151231-47
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2015.05.11 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2015.07.10 수리 (Accepted) 9-1-2015-0044439-13
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2016.08.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0608655-70
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2016.10.21 수리 (Accepted) 1-1-2016-1024519-14
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2016.10.21 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2016-1024520-61
7 등록결정서
Decision to grant		 2016.11.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0850674-03
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
(a) 식별 모듈이, 입력 모듈을 통해 입력된 화합물 세트에서 화합물을 지칭하는 부분을 추출하여 식별자(ID; identifier)를 식별하는 단계;(b) 바이오어세이 선택 모듈이 바이오어세이(bioassay) 데이터베이스에서 임의의 바이오어세이 데이터를 추출하는 단계;(c) 상기 바이오어세이 선택 모듈이, 화합물마다 미리 설정되어 있는 활성도 점수(hit compound score)를 기준으로, 상기 추출된 바이오어세이 데이터에 포함된 다수의 화합물 세트들 각각의 활성 여부를 확인하여 오즈(odds)를 연산하는 단계;(d) 상기 바이오어세이 선택 모듈이, 상기 (c) 단계에서 연산된 오즈가 미리 설정된 기준 이상인 경우 상기 바이오어세이 데이터를 유의한 검정실험(hit enrichment bioassay)의 데이터로서 선택하는 단계;(e) 농축점수 연산 모듈이, 상기 선택된 바이오어세이 데이터에 포함된 다수의 화합물 세트들 중에 상기 식별자가 포함된 화합물 세트들을 선택하는 단계;(f) 상기 농축점수 연산 모듈이, 상기 (e) 단계에서 선택된 화합물 세트들과 상기 (c) 단계에서 확인된 활성 여부를 이용하여 각각의 농축점수(ES; enrichment score)를 연산하는 단계; 및(g) 출력 모듈이, 상기 (f) 단계에서 연산된 농축점수(ES)들의 합이 미리 설정된 기준값 이상인 경우, 상기 바이오어세이 데이터를 가상 유사 화합물을 포함하는 데이터로서 출력하는 단계를 포함하는,약물 가상 탐색 방법
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 바이오어세이 데이터베이스에 n개의 바이오어세이 데이터가 포함된 경우, 상기 (b) 단계의 바이오어세이 데이터 추출은 비복원추출방식으로 이루어지며, 상기 (d) 단계 후 상기 (b) 단계로 회귀함으로써 상기 (b) 내지 (d) 단계가 총 n회의 반복되는, 약물 가상 탐색 방법
3 3
제 1 항에 있어서,상기 (g) 단계는,(g1) 상기 출력 모듈이, 상기 (f) 단계에서 연산된 농축점수(ES)가 미리 설정된 기준값 이상인 경우, 상기 바이오어세이 데이터에 포함된 화합물 세트들 중에서 상기 (c) 단계에서 활성으로 확인된 화합물 세트들에 포함된 화합물들을 가상 유사 화합물로서 출력하는 단계인,약물 가상 탐색 방법
4 4
제 1 항에 있어서, 상기 (f) 단계는, 상기 농축점수 연산 모듈이, 상기 (e) 단계에서 선택된 화합물 세트들과 상기 (c) 단계에서 확인된 활성 여부를 이용하여 아래의 수식에 따라 각각의 농축점수(ES)를 연산하는 단계를 포함하며, 여기에서, HI는 식별자를 포함하되 활성으로 확인된 화합물 세트의 개수이고, HE는 식별자를 포함하지 않되 비활성으로 확인된 화합물 세트의 개수이고, AI는 식별자 포함 유무와 무관하게 활성으로 확인된 전체 화합물 세트의 개수이고, 그리고 AE는 식별자 포함 유무와 무관하게 비활성으로 확인된 화합물 세트의 개수인, 약물 가상 탐색 방법
5 5
제 1 항에 있어서, 상기 (f) 단계는, (f1) 상기 농축점수 연산 모듈이, 상기 (c) 단계에서 활성으로 확인된 화합물 세트들만 선택하여, 상기 (c) 단계에서 확인된 활성도 점수를 기준으로 미리 설정된 개수의 그룹만큼 그룹화하는 단계; 및(f2) 상기 농축점수 연산 모듈이, 상기 (e) 단계에서 선택된 화합물 세트들과 상기 (c) 단계에서 확인된 활성 여부를 이용하여 상기 각각의 그룹들의 농축점수(ES)를 연산하는 단계를 포함하는, 약물 가상 탐색 방법
6 6
제 5 항에 있어서, 상기 (f2) 단계 이후, (f3) 상기 농축점수 연산 모듈이, 상기 (f2) 단계에서 연산된 농축점수(ES)들을 미리 설정된 방법에 따라 회귀분석하여 회귀식을 추정하는 단계; 및(f4) 상기 농축점수 연산 모듈이, 상기 (a) 단계에서 입력된 식별자에 상응하는 점수를 상기 회귀식에 투사하여 농축점수(ES)를 연산하는 단계;를 포함하는, 약물 가상 탐색 방법
7 7
제 1 항에 있어서, 상기 (g) 단계는, (g2) 상기 출력 모듈이, 상기 (f) 단계에서 연산된 농축점수(ES)들의 합이 미리 설정된 기준값 이상인 경우, 상기 농축점수(ES)들의 합이 큰 순서에 따라 상기 바이오어세이 데이터를 가상 유사 화합물을 포함하는 데이터로서 출력하는 단계를 포함하는,약물 가상 탐색 방법
8 8
제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 따른 약물 가상 탐색 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체
9 9
제 2 항에 따른 약물 가상 탐색 방법을 이용하되, 상기 (d) 단계 이후, (h) 집중 탐색 라이브러리 구축 모듈이, 상기 (b) 내지 (d) 단계가 총 n회 반복된 후 선택된 유의한 검정실험의 데이터들을 추출하여 별도의 데이터베이스를 구축하는 단계를 더 포함하는, 집중 탐색 라이브러리 구축 방법
10 10
제 2 항에 따른 약물 가상 탐색 방법을 이용하되, 상기 (g) 단계 이후, (i) 집중 탐색 라이브러리 구축 모듈이, 상기 (b) 내지 (d) 단계가 총 n회 반복된 후, 상기 (g) 단계에서 출력되는 대상인 상기 바이오어세이 데이터들을 추출하여 별도의 데이터베이스를 구축하는 단계를 더 포함하는,집중 탐색 라이브러리 구축 방법
11 11
제 9 항 또는 제 10 항에 따른 집중 탐색 라이브러리 구축 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체
12 12
화합물 세트가 입력되는 입력 모듈;상기 입력 모듈을 통해 입력된 화합물 세트에서 화합물을 지칭하는 부분을 추출하여 식별자를 식별하는 식별 모듈; 바이오어세이 데이터베이스에서 임의의 바이오어세이 데이터를 추출하고, 화합물마다 미리 설정되어 있는 활성도 점수를 기준으로 상기 추출된 바이오어세이 데이터에 포함된 다수의 화합물 세트들 각각의 활성 여부를 확인하여 오즈를 연산하며, 상기 연산된 오즈가 미리 설정된 기준 이상인 경우 상기 바이오어세이 데이터를 유의한 검정실험의 데이터로서 선택하는, 바이오어세이 선택 모듈; 상기 선택된 바이오어세이 데이터에 포함된 다수의 화합물 세트들 중에 상기 식별자가 포함된 화합물 세트들을 선택하며, 선택된 화합물 세트들과 확인된 활성 여부를 이용하여 농축점수(ES)를 연산하는, 농축점수 연산 모듈; 및연산된 농축점수(ES)들의 합이 미리 설정된 기준값 이상인 경우, 상기 바이오어세이 데이터를 가상 유사 화합물을 포함하는 데이터로서 출력하는, 출력 모듈을 포함하는, 약물 가상 탐색 및 집중 탐색 라이브러리 구축 시스템
13 13
제 12 항에 있어서, 상기 바이오어세이 선택 모듈은, 상기 바이오어세이 데이터베이스에 n개의 바이오어세이 데이터가 포함된 경우, 비복원추출방식으로 바이오어세이 데이터베이스에서 임의의 바이오어세이 데이터를 n회 추출하는, 약물 가상 탐색 및 집중 탐색 라이브러리 구축 시스템
14 14
제 12 항에 있어서, 상기 출력 모듈은, 상기 연산된 농축점수(ES)가 미리 설정된 기준값 이상인 경우, 상기 바이오어세이 데이터에 포함된 화합물 세트들 중에서 활성으로 확인된 화합물 세트들에 포함된 화합물들을 가상 유사 화합물로서 출력하는, 약물 가상 탐색 및 집중 탐색 라이브러리 구축 시스템
15 15
제 12 항에 있어서, 상기 농축점수 연산 모듈은, 아래의 수식에 따라 각각의 농축점수(ES)를 연산하며, 여기에서, HI는 식별자를 포함하되 활성으로 확인된 화합물 세트의 개수이고, HE는 식별자를 포함하지 않되 비활성으로 확인된 화합물 세트의 개수이고, AI는 식별자 포함 유무와 무관하게 활성으로 확인된 전체 화합물 세트의 개수이고, 그리고 AE는 식별자 포함 유무와 무관하게 비활성으로 확인된 화합물 세트의 개수인, 약물 가상 탐색 및 집중 탐색 라이브러리 구축 시스템
16 16
제 12 항에 있어서, 상기 농축점수 연산 모듈은, 활성으로 확인된 화합물 세트들만 선택하여 상기 확인된 활성도 점수를 기준으로 미리 설정된 개수의 그룹만큼 그룹화하며, 상기 각각의 그룹들의 농축점수(ES)를 연산하는, 약물 가상 탐색 및 집중 탐색 라이브러리 구축 시스템
17 17
제 12 항에 있어서, 상기 농축점수 연산 모듈은, 상기 연산된 농축점수(ES)들을 미리 설정된 방법에 따라 회귀분석하여 회귀식을 추정하며, 상기 식별 모듈에서 식별된 식별자에 상응하는 점수를 상기 회귀식에 투사하여 농축점수(ES)를 연산하는,약물 가상 탐색 및 집중 탐색 라이브러리 구축 시스템
18 18
제 12 항에 있어서, 상기 출력 모듈은, 상기 농축점수(ES)들의 합이 큰 순서에 따라 상기 바이오어세이 데이터를 가상 유사 화합물을 포함하는 데이터로서 출력하는약물 가상 탐색 및 집중 탐색 라이브러리 구축 시스템
19 19
제 13 항에 있어서, 상기 바이오어세이 데이터베이스에 n개의 바이오어세이 데이터가 포함되어 상기 바이오어세이 선택 모듈이 비복원추출방식으로 바이오어세이 데이터베이스에서 임의의 바이오어세이 데이터를 n회 추출하고 그 중 유의한 검정실험의 데이터들을 선택한 경우, 상기 선택된 유의한 검정실험의 데이터들을 추출하여 별도의 데이터베이스를 구축하는 집중 탐색 라이브러리 구축 모듈; 및상기 별도의 데이터베이스인 집중 탐색 라이브러리 데이터베이스를 더 포함하는, 약물 가상 탐색 및 집중 탐색 라이브러리 구축 시스템
20 20
제 19 항에 있어서, 상기 집중 탐색 라이브러리 구축 모듈은, 상기 출력 모듈이 출력하는 상기 바이오어세이 데이터들을 추출하여 상기 집중 탐색 라이브러리 데이터베이스를 구축하는, 약물 가상 탐색 및 집중 탐색 라이브러리 구축 시스템
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6 WO2016085262 WO 세계지적재산권기구(WIPO) DOCDBFAMILY
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1 미래창조과학부 이화여자대학교 산학협력단 기초연구사업-중견연구자지원사업-핵심연구지원사업 전사체 정보 기반의 항암제 반응성에 따른 아교모세포종 subtype 분류 및 조합 약물 예측을 위한 생명정보 분석 도구 개발