인공지능 기법을 이용한 질량분석 스펙트럼 해석과 신종 화학물질 스크리닝 기법
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2021
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우리는 새로운 물질들이 수없이 합성되고 있는 세상에 살고 있습니다. 환경이나 제품에 쓰이는 화학물질들을 분석하는데 있어서 새롭게 합성되는 물질은 정성 분석이 매우 어렵습니다. 새로운 물질을 정성 분석할 때에 주로 쓰이는 방법은 환경매질이나 제품내 화합물들을 분리하고, 이들에 대한 질량분석 스펙트럼 및 탠덤 질량분석 스펙트럼을 얻어, 데이터베이스 상의 자료와 비교하는 접근법인데, 이 접근법이 새로운 물질의 경우 적용이 불가능하기 때문입니다. 이런 문제를 어떻게 풀 수 있을까 하는 노력의 일환으로, 대상이 좁혀진 화학군에 경우에 미지의 화학물에 대한 정성 분석에 인공지능기법 및 혼성 유사성 검색(Hybrid Similarity Search)이라는 알고리즘을 통해 가능함을 보여준 연구결과를 발표하고자 합니다. 본 발표에서 예로써 발기부전치료 부정 의약품과 마약류에 대한 결과를 보여 드리고자 하는데, 이 방법은 환경분석의 경우에도 마찬가지원리로 적용 가능합니다. 예를 들어, 발기부전치료제들은 비교적 비슷한 화학구조를 갖고 있습니다. 비슷한 화학구조로 인해서 그들의 탠덤 질량분석 스펙트럼들 역시 비슷한 특성을 갖고 있습니다. 하지만, 이것들이 사람들의 인지능력으로는 쉽게 규칙성을 찾기 어려운 경우가 대부분입니다. 이 문제를 해결하기 위해 많은 발기부전치료제들의 탠덤 질량분석 스펙트럼들을 머신러닝 기법을 통해 훈련시켜 소위 인공지능 모델을 만들고, 이를 미지의 물질에 대한 탠덤 질량분석 스펙트럼에 적용한 결과, 매우 정확하게 미지의 물질이 발기부전치료제인지를 확인할 수 있었습니다. 하지만, 이 정보만으로는 부족하여 미지의 물질과 가장 유사한 분자와 그 분자와의 차이를 확인하기 위해서는 기존의 유사도 검색기법을 변형한 혼성 유사도 검색 알고리즘을 채택하여 분석한 결과 미지 분자에 대한 상세한 정보를 알 수 있었습니다.
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