PROxiTAC Project: Developing Novel bioPROTAC Design Strategy for Target Protein Degradation based on Proximity Labeling and AI-PPI Prediction
이공학학술연구기반구축(R&D) · 기본연구B(포용형)
2026년
2340063788
교육부
한국연구재단
서울대학교
박진영
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2029.08.31
3,000만원
3,000만원
응용연구
대학
서울특별시 관악구
화학 > 융합화학 > 화학생물학
본 연구는 AI를 이용한 암조직 내 단백질 상호작용(CancerAlpha) 예측과 근접분자 표지 기술(Proximity labeling)을 통한 검증을 바탕으로, 기존 표적 단백질 분해(Target protein degradation)의 병목 단계였던 표적 단백질 결합 영역(Target binding domain)의 설계 문제를 해결하고 암조직 특이적으로 ...
암 단백질체학을 통해 밝혀진 암조직 특이적 과발현 단백질 정보와 AlphaFold Multimer로 예측한 단백질 상호작용, 그리고 생체 내 검증 결과를 종합하여 암 대사에서 핵심적인 역할을 담당하는 단백질과 그 상호작용체를 바탕으로 생체 내에서 치료 표적을 선택적으로 분해하는 bioPROTAC의 표적 결합 영역(Target binding domain)을 ...
PROxiTAC 연구를 통해 인공지능 기반 단백질 상호작용체 예측과 근접 분자 표지 기술 실험 데이터의 통합을 기반으로 한 bioPROTAC 설계 전략의 타당성을 입증하고, 해당 내용을 골자로 한 SCI 논문을 출판하여 연구자들과 결과를 공유할 것이다. 또한 현재까지 근접 분자 표지 실험 데이터를 기반으로 bioPROTAC 개발이 보고된 바 없으므로, 본 과제에서 ...