화합물 라이브러리의 hERG 칼륨 채널 취약성 예측을 위한 가상 스크리닝 방법

저분자량 화합물의 hERG (인간 에터-아-고고 관련 유전자) K(+)-채널 친화력을 예측하기 위해 컴퓨터 기반 방법이 개발되었습니다. hERG 채널 차단은 약물 설계에 있어서 주요한 문제로, 이러한 차단제가 급성 심장 마비를 유발할 수 있습니다. 구조-활성 관계 모델링을 위한 적절한 분자 설명자를 찾기 위해 다양한 기술이 적용되었습니다: 부분 구조 분석, 자기 조직화 맵(SOM), 주성분 분석(PCA), 부분 최소 제곱 적합(PLS), 그리고 감독 신경망. 가장 정확한 예측 시스템은 인공 신경망 기반이었습니다. 검증 연구에서 비차단제의 93%와 hERG 채널 차단제의 71%가 올바르게 분류되었습니다. 이 가상 스크리닝 방법은 일반적인 화합물 라이브러리 형상화 및 조합 라이브러리 디자인에 사용할 수 있습니다.