구조 기반 가상 스크리닝을 통한 종양학: FDA 승인 약물의 유방암 재사용

구조 기반 가상 스크리닝(SBVS)은 최근 FDA에서 이미 승인된 약물의 유방암에 대한 잠재적 치료 효과를 평가하기 위한 중요한 계산 방법으로 자리 잡았다. 이 리뷰는 분자 도킹 소프트웨어, 분자 역학 시뮬레이션, AI 기반 예측 모델과 같은 중요한 계산 프로그램을 소개하면서 SBVS의 원리를 설명한다. DrugBank, PubChem, ChEMBL과 같은 약물 재배치 데이터베이스는 가상 스크리닝에 필수적인 포괄적인 데이터 세트를 제공한다. 지난 몇 년 동안 SBVS는 흥미로운 새로운 후보물질들을 가진 약물 재사용 도구로 떠올랐다. 이 중 메트포민, 스타틴, NSAID, 베타 차단제, 항우울제가 있으며, 다양한 기전을 통해 항암 효과가 보고되었다. 그러나 정확성 한계, 실험 검증 및 규제 장벽은 임상 번역을 방해하고 있다. 앞으로 나아갈 길은 AI, 다중 목표 약물 전략 및 개인 맞춤형 의학을 통합한 접근을 구상하며 SBVS의 적합성과 신뢰성을 향상시키는 것이다. 계산 방법과 다양한 학문 간의 동적 활용을 통해 SBVS와 함께한 약물 재사용은 매우 발전할 것으로 예상되며, 유방암 치료 발견을 위한 실현 가능한 도구 키트를 창출할 것이다.