제약회사 연구원의 블로그

단백질의 이름을 아는 것과, 그 단백질이 실제로 무엇을 하고 있는지를 아는 것은 전혀 다른 문제다Proteomics 분석을 처음 시작하면 데이터는 대개 숫자로 가득 차 있다.수천 개의 protein ID, fold change, p-value, abundance 값들이 나열된다.그 자체로는 의미를 읽어내기 어렵다.그래서 대부분의 연구자는 다음 단계로 넘어간다.Functional annotation.즉 검출된 단백질에 기능(function)을 부여하는 과정이다.예를 들어 어떤 단백질이 검출되면:Cell cycleApoptosisInflammationMetabolismSignal transduction같은 기능 카테고리가 붙는다.그리고 연구자는 그 순간부터 데이터를 "해석"하기 시작한다."Cell cycle..

— 제약사의 분석팀이 준비해야 할 실무 전략과 글로벌 동향독성 예측이라는 주제는 의약품 개발의 전 단계에 걸쳐 가장 오랫동안 제약사를 괴롭혀 온 문제다. 워낙 다양한 메커니즘이 존재하고, 초기 비임상 단계에서는 실제 임상에서 나타날 독성을 완벽히 재현하기 어렵다 보니, 여전히 많은 개발 프로그램이 독성 신호 때문에 중단된다. 그래서 최근 10년 사이, 단순히 조직 슬라이드나 혈액학·혈액화학 수치를 보는 수준을 넘어 Metabolomics 기반의 독성 예측 접근법, 즉 Toxicometabolomics가 빠르게 확산되고 있다.이는 단순히 대사체 분석을 독성 평가에 적용하는 수준을 넘어서, LC-MS 기반 대사체 정보 → 생물학적 pathway → 독성 phenotype 예측 모델로 이어지는 하나의 플랫폼 ..