기존 약물의 새로운 분자 타깃을 예측하는 컴퓨터 분석법

대부분의 약물들은 단일 단백질 타깃에 대한 선택성을 가질 수 있도록 만들어지지만, 일반적으로는 다른 여러 가지 타깃에도 같이 결합하게 된다. 일부 ‘비 타깃’ 결합은 일부 약의 효능을 위해 필수적인 것들 이외에도 다양한 단계의 이상 반응을 유발한다. 이미 알려진 약물의 잠재적인 비 타깃 효능을 밝힐 수 있는 새로운 방법이 이번 주 네이처에 발표되었다. 미국 FDA의 승인 또는 임상 진행 중인 3665개 약물의 구조를 수 백 종류의 단백질 타깃과 컴퓨터 상에서 결합시키는 방식을 통해 검색되었다. 약물 간의 화학적인 유사성 및 다양한 조합의 리간드 들을 통해서 수 천 가지의 비 타깃 결합을 확인할 수 있었으며, 일부는 약리학적인 분석을 통해서 확인되었다. 이러한 접근 방식은 이미 알려진 약물 및 약물 후보의 잠재적인 부작용을 예측하고 설명하는데 이용될 수 있을 것으로 보이며, 인간에게 사용이 허가된 약물의 새로운 임상적인 응용 방법을 확인하는데 이용될 수 있을 것으로 보인다.