BARon

단백질-약물 자유 에너지 계산 방법 기술
정밀한 자유 에너지 예측으로 신약 설계의 성공률을 높입니다.

모든 약물 표적에 최적화된
CADD 솔루션

BARon은 기존 Docking 중심 접근의 한계를 넘어, AI와 MD를 통합한 차세대 약물–표적 결합 친화도 예측 플랫폼입니다. 다양한 단백질 타깃을 대상으로 플랫폼의 예측 데이터와 실험 데이터 간 높은 상관성이 검증된 혁신적 결합 자유에너지 기술입니다.

BARon은 BAR(Bennett Acceptance Ratio) 알고리즘 기반의 alchemical 분석을 통해, 고도의 결합 친화도 예측 정확성을 확보했습니다.

BARon 자유 에너지 계산 열역학 사이클 — 리간드-단백질 결합 자유 에너지 (ΔG) 계산 원리

BAR 알고리즘의 원리

BARon은 Bennett Acceptance Ratio (BAR) 방법을 사용하여 단백질-리간드 결합 자유 에너지 (ΔG = ΔH - TΔS)를 정밀하게 계산합니다.

핵심 기술적 장점

동시 계산 방식 (Simultaneous Calculation)

순방향과 역방향 반응을 동시에 계산하여 계산 시간을 대폭 절감합니다.

비결합 에너지(non-bonded energy)만 추출

쿨롱 상호작용(λ_Coulomb)과 반데르발스 상호작용(λ_vdWaals)만을 선택적으로 계산하여 효율성을 극대화합니다.

명시적 (Explicit) 용매 모델

실제 물 분자를 포함한 명시적 용매 모델을 사용하여 현실적인 물리적 환경을 재현합니다.

자유 에너지 지형도 - 결합 상태와 비결합 상태 — 반응 좌표에 따른 자유 에너지 변화와 결합/비결합 상태

BARon 기반 결합친화도 예측 프로세스

BARon은 효율적인 equilibration 프로토콜을 통해 GPCR 기준 약 ½일 이내에 결합 친화도를 예측합니다.

5시간

평형화 단계

NTSR1-NTS 복합체 equilibration

98시간

MD 시뮬레이션

100ns 분자동역학 계산

40분~1시간

BAR 계산

시스템당 자유 에너지 분석

검증된 BARon의 정확도와 효율

초기 선별 성공률 약 5배 향상
다수 PoC에서 In-silico→In-vitro 연계 성과 확보
Chemical Science (2025) 등 국제 학술지 게재

BARon 기술은 다수의 정부과제와 기업 PoC실증 사업을 통해, 수백 종 스크리닝 및 유의적 Hit를 도출하며 플랫폼의 재현성과 확장성을 입증하였습니다.

BARon 기반 약물-표적
결합친화도 연구 사례

BARon의 정확도는 다수의 GPCR 시스템에서 실험 데이터와의 높은 상관관계를 통해 검증되었습니다.

Case Study 1

A₁AR과 A₃AR의 선택적 길항제

주요 발견

A₁AR과 A₃AR의 리간드 선택성에 대한 인실리코 접근법 검증
A₁AR은 대체로 실험 대비 계산 비율이 더 높은 값을 나타낸 반면, A₃AR은 실험 및 계산 데이터 모두에서 더 낮은 값을 보임
Antagonist이 dissociation에 가장 중요한 영향을 미치는 요소는 E169^(ECL2):H264^(ECL3) 사이의 염다리 (salt bridge)임
이 염다리의 중요성은 리간드가 결합 부위에 머무르는 시간(residence time)에 기반하며, 이는 결합 부위에서 리간드와 표적 단백질 간의 에너지와도 관련됨

Lee et al., Chemical Science, 2025

Case Study 2

Adenosine A_2AR의 4가지 활성 상태

주요 성과

Inactive (R), active-intermediate (R'), fully active structure (R*)에 반응하는 agonist의 실험적 결합력을 AMX-BAR로 정확히 예측.
동일한 agonist가 GPCR의 서로 다른 활성 상태에서 보이는 결합 친화도 차이를 분자동역학 기반 BAR 계산으로 재현하는 데 성공.

Lee et al., Cell Structure, 2020 (IF 8.3)

Case Study 3