화학정보학
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1. 개요
화학정보학은 화학, 컴퓨터 과학, 정보 과학을 융합한 학문 분야이다. 1998년 F.K. 브라운에 의해 정의되었으며, 신약 개발 과정에서 데이터로부터 정보와 지식을 얻어 더 나은 결정을 내리는 데 기여한다. 화학정보학은 1970년대부터 활발히 연구되어 왔으며, 화합물 정보 저장 및 검색, 가상 라이브러리 구축, 가상 스크리닝, 정량적 구조-활성 관계 분석 등 다양한 분야에 응용된다.
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| 화학정보학 | |
|---|---|
| 개요 | |
| 분야 | 화학, 정보학 |
| 설명 | 화학 데이터를 관리하고 변환하는 데 정보 기술과 계산 기술을 사용하는 학문 |
| 목표 | |
| 목표 | 데이터 저장, 검색 및 분석 화학 정보의 시각화 분자 모델링 화학 반응 예측 신약 개발 지원 |
| 역사 | |
| 초기 | 1960년대에 시작되었으며, 처음에는 "화학 정보학"으로 불림 |
| 발전 | 컴퓨터 기술 발전과 함께 급속히 발전 |
| 현재 | 머신 러닝, 인공지능과 결합하여 더욱 강력한 도구로 발전 |
| 관련 분야 | |
| 관련 분야 | 화학 정보학 분자 생물학 약학 재료 과학 |
| 주요 기술 | |
| 주요 기술 | 데이터베이스 정보 검색 데이터 마이닝 분자 모델링 머신 러닝 |
| 활용 분야 | |
| 약학 | 신약 개발, 약물 설계 |
| 화학 | 화합물 분석, 반응 예측 |
| 재료 과학 | 신소재 개발 |
| 환경 과학 | 환경 오염 예측, 정화 기술 개발 |
2. 역사
화학정보학은 1970년대부터 학계와 상업적 제약 연구 개발 부서에서 다양한 형태로 활발하게 연구되어 왔다.[2] 1998년 F.K. 브라운은 화학정보학을 신약 개발에 적용되는 것으로 정의하였는데,[3] 그 이후로 화학정보학(Chemoinformatics)과 케모인포매틱스(Cheminformatics)라는 두 용어가 모두 사용되었다.[4][5] 사전적으로는 케모인포매틱스(Cheminformatics)가 더 자주 사용되는 것으로 보이지만, 2006년 유럽 학계에서는 Chemoinformatics라는 용어를 사용하기로 하였다.[6] 2009년에는 화학정보학 저널(Journal of Cheminformatics)이 창간되었다.[7]
2. 1. 용어의 정의와 발전
화학정보학(chemoinformatics)이라는 용어는 1998년 F.K. 브라운[25][26]이 다음과 같이 정의하였다.화학정보학(Chemoinformatics)은 신약개발의 선도물질 확인 및 최적화 분야에서 더 빠르고 나은 결정을 내리기 위해서 데이터로부터 정보, 그리고 지식으로 전환해 나가기 위한 이들 정보자원의 혼합된 형태를 말한다.
이후 이 용어가 사용되었다. J. Gasteiger 교수[29]는 화학정보학을 "화학적 문제를 해결하기 위한 정보학 방법을 적용하는 연구"라고 정의하기도 하였다. 일부 연구자들은 cheminformatics라는 용어로도 사용하였으며,[27] 2006년에 유럽 학계는 Chemoinformatics를 용어로 사용하도록 했다.[28] 최근 화학정보학 저널(Journal of Cheminformatics)이라는 잡지가 출간되기도 하였다.
화학정보학은 1970년대부터 학계와 상업적 제약 연구 개발 부서에서 다양한 형태로 활발한 분야로 활동해 왔다.[2]
3. 기초
화학정보학은 화학, 컴퓨터 과학, 정보 과학 분야가 융합된 학문이다. 예를 들어 위상수학, 화학 그래프 이론, 정보 검색, 데이터 마이닝 등의 분야에서 화학 공간을 다룬다.[8][9][10][11] 화학정보학은 제지 및 펄프, 염료 및 관련 산업과 같은 다양한 산업의 데이터 분석에도 적용될 수 있다.[12]
화학 물질 공간은 적어도 개의 분자 구조가 존재한다고 추정된다.[24] 이에 비해 2005년 현재까지 알려진 화학 물질의 총 수는 개 정도이다.
4. 응용 분야
화학정보학은 화학 화합물과 관련된 정보를 저장, 색인 및 검색하는 데 주로 응용된다.[13] 효율적인 정보 검색을 위해 데이터 마이닝, 정보 검색, 정보 추출, 기계 학습과 같은 정보과학 분야의 지식이 활용된다.
화합물의 가상 라이브러리는 화학 공간을 탐색하고 원하는 특성을 가진 새로운 화합물을 예측하기 위해 다양한 방식으로 생성될 수 있다. 가상 스크리닝은 컴퓨터를 이용하여 ''silico'' 화합물 라이브러리에서 주어진 표적 단백질에 대해 생물학적 활성과 같은 원하는 물성을 가질 만한 물질을 찾는 방법이다. 정량적 구조-활성 관계(QSAR) 및 정량적 구조-성질 관계(QSPR) 값을 계산하는 QSAR 방법은 화합물의 구조로부터 활성을 예측하는 데 사용된다.
4. 1. 저장과 복구
화학정보학의 주요 응용 분야는 화학 화합물과 관련된 정보를 저장, 색인 및 검색하는 것이다.[13] 저장된 정보를 효율적으로 검색하려면 데이터 마이닝, 정보 검색, 정보 추출, 기계 학습과 같은 정보과학 분야의 지식이 필요하다. 관련 연구 주제는 다음과 같다.4. 1. 1. 파일 형식
''in silico''(컴퓨터 내) 화학구조 표현은 단순 분자 입력 선형 표기법(SMILES)[14] 또는 XML 기반의 화학 마크업 언어와 같은 특수 형식을 사용한다.[15] 이러한 표현은 대규모 화학 데이터베이스에 저장하는 데 자주 사용된다. 일부 형식은 2차원 또는 3차원 시각적 표현에 적합하지만, 다른 형식은 물리적 상호 작용, 모델링 및 도킹 연구에 더 적합하다.4. 2. 가상 라이브러리
화합물의 가상 라이브러리는 화학 공간을 탐색하고 원하는 특성을 가진 새로운 화합물을 예측하기 위해 다양한 방식으로 생성될 수 있다. 최근 FOG(fragment optimized growth, 단편 최적화 성장) 알고리즘을 사용하여 화합물 종류(약물, 천연물, 다양성 지향적 합성 제품)의 가상 라이브러리가 생성되었다.[16] 이는 화학 정보학 도구를 사용하여 실제 화합물 종류에 대한 마르코프 연쇄의 전이 확률을 훈련시킨 다음 마르코프 연쇄를 사용하여 훈련 데이터베이스와 유사한 새로운 화합물을 생성함으로써 이루어졌다.[33]계산 화학 기술을 사용하여 거대한 화합물의 in silico ''가상 라이브러리''를 구축하면 화학 물질 공간의 데이터 탐색에 효과적이다.
4. 3. 가상 스크리닝
가상 스크리닝은 컴퓨터를 이용하여 ''silico'' 화합물 라이브러리에서 주어진 표적 단백질에 대해 생물학적 활성과 같은 원하는 물성을 가질 만한 물질을 찾는 방법이다. 도킹과 같은 다양한 방법으로 스크리닝을 진행한다. 조합화학을 사용하여 화합물 공간 탐색 효율을 높이기도 한다. 일반적으로 작은 분자나 천연물의 다양한 라이브러리를 스크리닝한다.[1]4. 4. 구조-활성의 정량적 관계(QSAR)
이 방법은 화합물의 구조로부터 활성을 예측하는 데 사용되는 정량적 구조-활성 관계(QSAR) 및 정량적 구조-성질 관계(QSPR) 값을 계산하는 것이다. 이와 관련하여 화학계량학과 강한 연관성이 있다. 화학적 지식의 일부를 "in silico" 표현으로 나타내기 때문에 화학 전문가 시스템도 관련이 있다. 활성절벽[34]을 확인하기 위해 QSAR 모델과 결합된 일치된 분자 쌍 분석 또는 예측 기반 MMPA라는 비교적 새로운 개념이 있다.[17]5. 같이 보기
참조
[1]
논문
Basic Overview of Chemoinformatics
[2]
서적
Quantitative Drug Design: A Critical Introduction
Marcel Dekker
1978
[3]
서적
Annual Reports in Medicinal Chemistry
[4]
웹사이트
Cheminformatics or Chemoinformatics ?
http://www.molinspir[...]
2006-03-31
[5]
웹사이트
Biopharmaceutical glossary Tips & FAQs
http://www.genomicgl[...]
[6]
웹사이트
http://infochim.u-st[...]
[7]
웹사이트
Open Access Journal of Cheminformatics now live! « SteinBlog
http://www.steinbeck[...]
2022-06-20
[8]
서적
Chemoinformatics: A Textbook
Wiley
2004
[9]
서적
An Introduction to Chemoinformatics
Springer
2003
[10]
논문
Chemoinformatics as a Theoretical Chemistry Discipline
[11]
서적
Chemoinformatics: Theory, Practice, & Products
Springer
2006
[12]
웹사이트
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https://phys.org/new[...]
2022-06-20
[13]
논문
Chemoinformatics: The Application of Informatics Methods to Solve Chemical Problems
https://www.research[...]
2013-08-09
[14]
논문
SMILES, a Chemical Language and Information System: 1: Introduction to Methodology and Encoding Rules
[15]
논문
Chemical Markup, XML, and the Worldwide Web. 1. Basic Principles
[16]
논문
FOG: Fragment Optimized Growth Algorithm for the de Novo Generation of Molecules occupying Druglike Chemical
[17]
논문
Prediction-driven matched molecular pairs to interpret QSARs and aid the molecular optimization process
[18]
서적
Chapter 35. Chemoinformatics: What is it and How does it Impact Drug Discovery
[19]
논문
Editorial Opinion: Chemoinformatics – a ten year update
[20]
웹사이트
Cheminformatics or Chemoinformatics ?
http://www.molinspir[...]
[21]
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http://www.genomicgl[...]
[22]
문서
Obernai Declaration
http://infochim.u-st[...]
[23]
서적
Chemical Graph Theory: Introduction and Fundamentals
Gordon and Breach Science Publishers
[24]
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How many leads from HTS?
[25]
저널
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[28]
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[31]
저널
[32]
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[33]
저널
[34]
웹사이트
http://www.jcheminf.[...]
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