인실리코

In silico
기타 용도는 In silico(동음이의)를 참조하십시오.
카잘의 뉴런 분지 법칙을 이용하여 실리코에서 생성되는 합성피라미달덴드라이트의 숲

생물학과 다른 실험 과학에서, 실리코 실험은 컴퓨터나 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 수행된다. 이 구절은 컴퓨터 칩의 실리콘을 가리키는 '실리콘'의 사이비 라틴어(라틴어로 실리콘일 것이다)이다. 1987년 생물학(특히 시스템 생물학)에서 흔히 쓰이는 체외, 체외, 상황에서의 라틴어 구절을 암시하는 의미로 만들어졌다. 후자의 구절은 각각 살아있는 유기체, 외부 생물, 그리고 자연에서 발견되는 곳에서 행해지는 실험을 가리킨다.

역사

이 문구의 가장 일찍 알려진 용어는 1987년 로스 알라모스 국립 연구소의 비선형 연구 센터에서 이 주제에 대한 워크숍 발표에서 크리스토퍼 랭튼이 인공 생명체를 묘사하기 위해 사용한 것이다.[1][2] 실리카의 표현은 1989년 워크샵 "Cellular Automata: 멕시코 국립자치대학교(UNAM) 수학자인 페드로 미라몬테스가 뉴멕시코 주 로스 알라모스의 '이론과 응용'이 'DNA와 RNA 물리화학 제약, 세포 자동화와 분자 진화' 보고서를 발표했다. 이 작품은 후에 미라몬테스가 그의 논문으로 제시했다.[3]

실리코에서는 유럽공동체위원회의 박테리아 게놈 프로그램 창설을 지원하기 위해 작성된 백서에 사용되어 왔다. 실리코에서 처음으로 언급된 논문은 1991년 프랑스 팀에 의해 작성되었다.[4] 실리코에서 처음 인용된 책장은 한스 B가 썼다. 1990년 Sieburg는 산타페 연구소의 복합 시스템에 관한 여름 학교에서 발표되었다.[5]

실리코 문구는 원래 (모든 자연과학에서) 자연적 또는 실험실적 과정을 모델링한 컴퓨터 시뮬레이션에만 적용되었으며, 컴퓨터가 일반적으로 행한 계산을 언급하지 않았다.

가상 선별을 통한 약물 검색

주요 기사: 가상 선별

의학에서의 실리코 연구는 비싼 실험실 작업과 임상 실험의 필요성을 줄이면서 발견 속도를 빠르게 할 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 생각된다. 이를 달성하기 위한 한 가지 방법은 약물 후보자들을 더 효과적으로 생산하고 선별하는 것이다. 예를 들어 2010년에 단백질 도킹 알고리즘 EADock을 사용하여(단백질-리간드 도킹 참조) 연구자들은 실리코에서 암 활동과 관련된 효소의 잠재적 억제제를 발견했다. 나중에 분자의 50%가 체외에서 활성 억제제인 것으로 나타났다.[6][7] 이 접근방식은 고가의 고투과 스크리닝(HTS) 로보틱 랩을 사용하여 종종 예상 적중률이 1% 이하인 다양한 화합물을 물리적으로 테스트하는 것과 다르며, 추가 테스트 후 실제 리드가 될 것으로 기대되는 경우는 여전히 적다(약물 발견 참조).

예를 들어, 이 기법은 COVID-19(SARS-CoV-2)의 잠재적 치료법을 찾기 위해 약물 용도 변경 연구에 활용되었다.[8]

셀 모델

셀룰러 행동의 컴퓨터 모델을 확립하기 위한 노력이 이루어졌다. 예를 들어 2007년 연구자들은 마약 발견을 돕기 위해 실리코 내 결핵 모델을 개발했는데, 결핵의 주된 이점은 실시간 시뮬레이션 성장 속도보다 빨라서 관심 현상을 수개월이 아닌 분 단위로 관찰할 수 있게 했다.[9] 콜로박터 크레센트루스의 성장 사이클과 같은 특정 세포 과정을 모델링하는 데 초점을 맞춘 더 많은 연구가 발견될 수 있다.[10]

이러한 노력은 세포의 전체 행동에 대한 정확하고 완전히 예측 가능한 컴퓨터 모델에 훨씬 못 미친다. 분자역학 및 세포생물학의 이해의 한계와 가용한 컴퓨터 처리력의 부재는 실리코 암 연구에 매우 중요한 실리코 세포 모델에서 현재 존재하는 유용성을 제약하는 가정을 크게 단순화시킨다.[11]

유전학

DNA 염기서열 분석에서 얻은 디지털 유전자 염기서열은 시퀀스 데이터베이스에 저장되거나, 분석되거나(시퀀스 분석 참조), 디지털 방식으로 변경되거나, 인공 유전자 합성을 사용하여 새로운 실제 DNA를 만들기 위한 템플릿으로 사용될 수 있다.

기타 예

실리코 컴퓨터 기반 모델링 기술은 다음에도 적용되었다.

참고 항목

참조

  1. ^ "Google Groups". groups.google.com. Retrieved 2020-01-05.
  2. ^ Hameroff, S. R. (2014-04-11). Ultimate Computing: Biomolecular Consciousness and NanoTechnology. Elsevier. ISBN 978-0-444-60009-7.
  3. ^ 미라몬테스 P. (1992) un modelo de automata celular para la evolucion de los acidos nucicos[핵산의 진화를 위한 세포 자동 모델] 박사 논문. UNAM.
  4. ^ Danchin, A; Médigue, C; Gascuel, O; Soldano, H; Hénaut, A (1991), "From data banks to data bases", Research in Microbiology, 142 (7–8): 913–6, CiteSeerX 10.1.1.637.3244, doi:10.1016/0923-2508(91)90073-J, PMID 1784830
  5. ^ Sieburg, H.B. (1990), "Physiological Studies in silico", Studies in the Sciences of Complexity, 12: 321–342
  6. ^ Röhrig, Ute F.; Awad, Loay; Grosdidier, AuréLien; Larrieu, Pierre; Stroobant, Vincent; Colau, Didier; Cerundolo, Vincenzo; Simpson, Andrew J. G.; et al. (2010), "Rational Design of Indoleamine 2,3-Dioxygenase Inhibitors", Journal of Medicinal Chemistry, 53 (3): 1172–89, doi:10.1021/jm9014718, PMID 20055453
  7. ^ 루트비히 암 연구 연구소(2010년, 2월 4일) 암 치료를 위한 새로운 계산 도구. 사이언스데일리 2010년 2월 12일 검색됨
  8. ^ Lee, Vannajan Sanghiran; Chong, Wei Lim; Sukumaran, Sri Devi; Nimmanpipug, Pivarat; Letchumanan, Vengadesh; Goh, Bey Hing; Lee, Learn-Han; Md. Zain, Sharifuddin; Abd Rahman, Noorsaadah (2020). "Computational screening and identifying binding interaction of anti-viral and anti-malarial drugs: Toward the potential cure for SARS-CoV-2". Progress in Drug Discovery & Biomedical Science. 3. doi:10.36877/pddbs.a0000065.
  9. ^ 서리 대학교. 2007년 6월 25일. 실리코 세포에서 결핵약 발견. 사이언스데일리 2010년 2월 12일 검색됨
  10. ^ Li, S; Brazhnik, P; Sobral, B; Tyson, JJ (2009). "Temporal Controls of the Asymmetric Cell Division Cycle in Caulobacter crescentus". PLOS Comput Biol. 5 (8): e1000463. Bibcode:2009PLSCB...5E0463L. doi:10.1371/journal.pcbi.1000463. PMC 2714070. PMID 19680425.
  11. ^ JeanQuartier, Claire; Jeanquartier, Fleur; Jurisica, Igor; Holzinger, Andreas (2018). "In silico cancer research towards 3R". BMC Cancer. 18 (1): e408. doi:10.1186/s12885-018-4302-0. PMC 5897933. PMID 29649981.
  12. ^ Lee, Vannajan Sanghiran; Chong, Wei Lim; Sukumaran, Sri Devi; Nimmanpipug, Pivarat; Letchumanan, Vengadesh; Goh, Bey Hing; Lee, Learn-Han; Md. Zain, Sharifuddin; Abd Rahman, Noorsaadah (2020). "Computational screening and identifying binding interaction of anti-viral and anti-malarial drugs: Toward the potential cure for SARS-CoV-2". Progress in Drug Discovery & Biomedical Science. 3. doi:10.36877/pddbs.a0000065.
  13. ^ Athanaileas, Theodoros; et al. (2011). "Exploiting grid technologies for the simulation of clinical trials: the paradigm of in silico radiation oncology". SIMULATION: Transactions of the Society for Modeling and Simulation International. 87 (10): 893–910. doi:10.1177/0037549710375437. S2CID 206429690.
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외부 링크