예측 독성학에서 양자역학을 위한 근거 마련하기─거의 100년 늦게?

화학 및 생화학에서 공유 결합 현상을 연구하기 위해 양자역학(QM)의 사용은 오랫동안 표준으로 자리잡아 왔습니다. 제약 산업은 공유 약물 발견에서 QM 모델을 명시적으로 활용하고 비공유 결합의 단거리 상호작용을 특징짓기 위해 암묵적으로 활용합니다. 예측 독성학은 명백한 관련성에도 불구하고 제약 산업을 포함한 QM의 광범위한 도입에 저항해왔습니다. QM 방법과 합리적인 시간 내에서 목적에 맞는 응용을 지원하는 계산 자원에서의 발전이 있을지라도 말입니다. 여기서 우리는 독성학자의 도구 상자의 필수적인 부분으로 QM을 수용해야 한다는 주장을 합니다. QM은 동물 없는 통합 테스트 전략을 통한 상업적 화학 안전성 평가의 필요성과 일관된 경고 기반 전문가 시스템 및 전통적인 QSAR에 필요한 직교성을 제공합니다. 우리는 QM에 대한 모델 개발자의 교육 필요성과 고성능 컴퓨팅 클러스터를 활용하는 서비스 기반 독성 모델로의 전환에 대한 기존의 장애물들을 설명합니다. 마지막으로, 우리는 위해 평가에서 QM의 성공적인 구현 사례를 설명하고, QM과 인공지능을 통합하여 컴퓨터 시뮬레이션 독성학을 어떻게 더 발전시킬 수 있는지를 제안합니다.