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Drug Repositioning (3)
AI-driven Multi-omics Data Integration – 임상 예측 모델 구축 전략

서론: 단일 오믹스에서 다중 오믹스로지난 20년간 생명과학 연구는 오믹스(omics) 혁명이라고 불릴 만큼 눈부시게 발전했습니다. 유전체학(genomics), 전사체학(transcriptomics), 단백체학(proteomics), 대사체학(metabolomics), 에피지놈(epigenomics) 등 다양한 층위의 데이터가 축적되면서, 우리는 질병의 복잡한 분자 네트워크를 점점 더 세밀하게 이해할 수 있게 되었습니다.하지만 실제 임상에 적용하기 위해서는 문제 하나가 남아 있습니다.각 오믹스 데이터는 부분적 정보만 제공합니다.유전체는 잠재적 가능성을 보여주지만, 실제 발현은 전사체/단백체가 반영합니다.대사체는 가장 downstream에서 실제 생리적 상태를 보여주지만, 원인적 기전을 설명하기는 어렵습니다..

제약산업 2025. 9. 14. 20:58
Multi-omics 기반 Drug Repositioning 전략 – 전사체·대사체 데이터 통합

1. 서론: Drug Repositioning의 부상신약 개발은 평균 10~15년, 20억 달러 이상이 소요되는 고위험·고비용 과정이다. 하지만 기존에 승인된 약물을 새로운 적응증에 활용하는 Drug Repositioning (약물 재창출) 전략은 안전성 데이터가 이미 확보되어 있다는 점에서 개발 속도를 획기적으로 단축할 수 있다. 실제로 Sildenafil(비아그라, 원래는 협심증 → 발기부전), Thalidomide(기형아 유발 → 다발골수종 치료제) 사례처럼 repositioning은 신약 개발의 효율성을 높이는 핵심 전략으로 자리잡았다.최근에는 단순한 임상 관찰 기반 repositioning을 넘어, Multi-omics 데이터 통합 분석을 통해 새로운 기전을 발굴하고 적응증 확장을 시도하는 접근..

제약산업 2025. 9. 10. 20:14
Multi-omics 기반 Drug Repositioning 전략

기존 약물의 off-target 대사체 변화 분석과 LC-MS/MS 기반 대사체–전사체 통합 접근 1. 서론: Drug Repositioning의 필요성신약 개발은 평균 10년 이상의 기간과 수십억 달러 이상의 비용이 소요된다. 임상 실패율이 높고, 특히 중추신경계 질환·암·대사질환 영역에서는 후보 물질의 임상 성공 확률이 10% 미만에 불과하다.이런 한계를 극복하기 위해 최근 각광받는 전략이 Drug Repositioning(약물 재창출) 이다.Drug Repositioning은 기존에 허가받은 약물 또는 임상 단계 약물을 새로운 적응증에 활용하는 전략으로, 기존 약물의 안전성·약동학(PK) 프로파일이 확보되어 있어 개발 기간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있다.여기서 핵심은, 기존 약물이 의도된 기전(..

제약산업 2025. 8. 28. 21:02
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