Graph Neural Network-Driven Small Molecule Immunotherapy for Selective Reprogramming of TNF Signaling
이공학학술연구기반구축(R&D) · 미래도전연구지원
2026년
2340063997
교육부
한국연구재단
가톨릭대학교산학협력단(성심교정)
허태회
10명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2031.08.31
8,000만원
8,000만원
기초연구
대학
경기도 부천시
보건의료 > 신약·의약품개발 > 의약품 합성/탐색
본 연구개발과제의 최종목표는 그래프 신경망 기반 AI 모델과 면역약학 기반 wet-lab 검증 체계를 융합한 TNF 신호 정밀조절 저분자화합물 발굴 플랫폼을 구축하고, 이를 활용하여 TNF, TNFR1, TNFR2를 표적으로 하는 다각적 탐색 전략을 통해 후보 화합물을 선별함으로써 단일 표적 접근의 실패 위험을 최소화하는 데 있음. 이후 각 표적별로 결합력 및 ...
... 기반 AI 예측과 면역약학 기반 wet-lab 검증을 순환적으로 결합한 closed-loop 신약개발 플랫폼을 구축하여, TNF 신호를 선택적으로 재구성하는 저분자화합물을 발굴하고자 함. 1차년도에는 TNF, TNFR1, TNFR2 관련 표적-화합물 데이터를 통합하고, 다중시점 GNN과 사전학습 체계를 구축하여 초기 스크리닝 기반을 마련함. 2차년도에는 AI 모델을 ...
... 있으며, 최종 후보물질의 추가 개발 가능성을 제시함. 또한 GNN 기반 AI 결합 예측, 실험 검증, AI 재학습, 모델 개선 및 최적화가 반복되는 AI-wet-lab 융합형 신약개발 플랫폼을 확립함으로써, TNF 신호전달계뿐 아니라 다른 사이토카인 및 수용체 표적 저분자화합물 발굴에도 확장 적용이 가능함. 아울러 표적 결합성, 선택성, 생물학적 활성, BBB 투과성, 치료효능이 ...