Allopiper
세계 최초 약물 표적 단백질 신호 예측 시스템
GPCR 신호전달 모델링의 중요성
GPCR의 G-protein 및 β-arrestin 신호 선택성을 정확히 예측하는 것은 신약 설계와 개발에서 매우 중요합니다.
약물이 단순히 수용체에 결합하는 것에 그치지 않고, 결합 이후 어떤 신호경로(G-protein 또는 β-arrestin)를 선택적으로 활성화하느냐에 따라 치료 효과가 달라지거나 부작용이 강화될 수 있습니다. 따라서 Agonist와 PAM (positive allosteric modulator) 설계 시 원하는 약리 효과를 극대화하고 불필요한
부작용을 최소화하는 데 신호 선택성 예측이 핵심적 역할을 합니다.
막단백질 신호전달 예측의 혁신
Allopiper (PPI + ACP)는 세계 최초로 GPCR 등 막단백질에서 약물의 신호편향(Biased Signaling)을 정량적으로 예측할 수 있는 플랫폼입니다.
아토매트릭스의 Allopiper 플랫폼은 리간드 결합에서 세포 내 단백질 상호작용(PPI)에 이르는 알로스테릭 신호경로(ACP)를 구조적으로 해석하여, 기존 CADD 기술로는 달성하기 어려웠던 편향 활성(Biased agonism)의 기전을 규명하고, 차별화된 약리효과 예측을 가능하게 합니다.
이를 위해 Allopiper는 막단백질 구조 내 알로스테릭 조절(allosteric modulation)과 GPCR–신호 단백질 간 PPI 모델링을 통해 신호전달 전 과정을 정밀하게 추적합니다.
PPI + ACP 통합 플랫폼
Allopiper는 두 가지 독립적인 분석 시스템을 독자적으로 통합하여 만든 세계 최초의 다층 GPCR 신호 예측 플랫폼을 제공합니다.
Allosteric Communication Pipeline
엔트로피 분석 기반 구조 변화 모델링을 통해 GPCR 구조 내 편향신호경로 및 신호 네트워크 구조변화를 예측합니다.
Protein-Protein Interaction
모델링 기반 GPCR-신호 단백질 복합체의 결합 구조 분석으로 신호 단백질을 예측합니다.
두 플랫폼의 시너지
Allopiper의 ACP 모듈은 리간드(약물)와 GPCR 간 결합 이후 GPCR 내에서 신호가 어떻게 전파되는지, PPI 모듈은 약물-GPCR 복합체에 어떤 신호 단백질이 결합하는지 해석하고, 이를 다층적으로 종합 평가해서 GPCR의 신호 편향성을 정확히 예측합니다.
Allopiper 연구사례: ACP 모듈 기술 기반 AT1R 편향성 예측 연구
동일한 AT1R 수용체에 대해 세 가지 리간드가 완전히 다른 신호 경로를 유발하는 것을 Allopiper는 구조 동역학으로부터 정확히 예측합니다.
AngII(균형), TRV120026(Gq 편향), TRV120055(βarr2 편향)
Computational Ligand Bias 정량화
Allopiper는 계산적 리간드 편향을 정량화하며, 실험적 편향 인자와의 강한 상관관계(R² > 0.85)를 보여줍니다.
Allopiper 연구사례: PPI 모듈 기술 기반
Class A GPCR의 Native G-protein 식별 연구
TM3-TM6 Distance & Receptor:G-protein Energy analysis를 통해 Gs, Gi/o, Gq/11 등 주요 G-protein 타입 중 어떤 것이 해당 수용체에 'native'하게 결합하는지 높은 정확도로 구별할 수 있습니다.
검증 논문:
Lee et al., 2022, Nature Communications
