표적 단백질 구조 기반의 항결핵제 후보물질 개발

초록

다제내성(MDR-TB) 및 광범위 약제내성(XDR-TB) 균주의 지속적인 출현으로 인해 결핵(Mycobacterium tuberculosis)은 여전히 전 세계적인 공중 보건 문제로 남아 있다. 본 연구는 SBDD(Structure-Based Drug Discovery) 접근법을 활용하여 새로운 항결핵제를 개발하기 위한 체계적이고 혁신적인 전략을 제시하고자 하였다. 이를 위해 4,000개 이상의 M.tuberculosis 유전자에 대해 광범위한 스크리닝을 수행한 결과, 428개의 필수 유전자가 선별되었으며, 이들로부터 32개의 잠재적 단백질 표적을 도출하였다. AlphaFold를 활용한 구조 예측과 P2Rank를 통한 결합 부위 분석을 통해 각 단백질의 약물 표적으로서의 가능성을 심층적으로 평가하였다. 연구의 핵심 성과로, 본 연구팀은 화합물 라이브러리 확장과 스크리닝을 위한 혁신적인 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘은 다음의 세 가지 주요 단계를 포함한다: 1) PubChem 및 ZINC 데이터베이스에서 Tanimoto 유사도를 활용하여 화학적 다양성을 확보하는 구조 기반 화합물 라이브러리 확장 단계, 2) 인간 상동 단백질과의 결합력을 비교하여 결핵 특이성을 평가하는 단계, 3) FoldSeek를 활용해 구조적으로 유사한 이종 단백질 억제제를 기반으로 신규 화합물을 탐색하는 단계이다. AutoDock-GPU를 이용한 결합 에너지 계산 결과, ATP 의존성 분자 샤페론(ATP-dependent molecular chaperone)으로 결핵균 내 단백질 품질 관리에 필수적인 ClpC2(Rv0647c)를 포함한 총 9개의 우선순위 단백질 표적에 대한 유망 화합물이 도출되었다. 이 연구는 구조 기반 접근법과 데이터 중심 알고리즘을 통합하여 MDR 및 XDR 결핵 치료를 위한 혁신적인 항결핵제 개발의 새로운 패러다임을 제시한다. 더불어, 본 연구에서 개발된 방법론은 향후 다양한 감염성 질환 치료제 개발에도 적용될 수 있을 것으로 기대한다.

The ongoing emergence of multidrug-resistant (MDR-TB) and extensively drug-resistant (XDR-TB) strains has rendered tuberculosis (Mycobacterium tuberculosis) a persistent global public health challenge. This study aims to propose a systematic and innovative strategy for developing new antituberculosis agents using a structure-based drug discovery (SBDD) approach. Through extensive screening of over 4,000 M. tuberculosis genes, 428 essential genes were identified, leading to the selection of 32 potential protein targets. Structural predictions using AlphaFold and binding site analyses using P2Rank allowed for an in-depth evaluation of each protein's potential as a drug target. A major achievement of this study was the development of an innovative algorithm for compound library expansion and screening. This algorithm consists of three key steps: 1) structure-based compound library expansion using Tanimoto similarity to ensure chemical diversity, leveraging databases such as PubChem and ZINC; 2) evaluation of tuberculosis specificity by comparing binding affinities with homologous human proteins; and 3) exploration of novel compounds based on structurally similar inhibitors of homologous proteins from other species using FoldSeek. Binding energy calculations performed using AutoDock-GPU identified promising compounds targeting nine prioritized proteins, including ClpC2 (Rv0647c), an ATP-dependent molecular chaperone essential for protein quality control in M. tuberculosis. This study integrates structure-based approaches with data-driven algorithms to establish a new paradigm for the development of innovative antituberculosis agents targeting MDR and XDR tuberculosis. Furthermore, the methodologies developed in this study are expected to be applicable to the development of therapeutics for a wide range of infectious diseases in the future.