[웨비나] SPR 기술, AI 머신 러닝을 활용한 단편 화합물 기반 신약 개발법(FBDD)의 새 미래

• 일시: 5월 23일 (목) 오후 3시
• 시간: 약 1시간
• 장소: 온라인
• 등록: https://event-us.kr/m/83752/16659

SPR 기반 바이오센서는 신약 개발 분야에서 선도적이고 강력한 기술입니다. 특히, SPR의 높은 감도는 표적 단백질에 대한 친화도(affinity)가 낮은 저분자(low molecular weight; LMW) 화합물의 상호작용을 관찰하기 위해 필요합니다. 

단편(fragment) 화합물의 상호 작용을 분석하는 데 있어서는 몇 가지 어려움이 있습니다. 단편 화합물은 분자량이 낮아 질량 의존적 검출에서 약한 신호를 생성합니다. 또한, 전통적인 친화도 분석에서 사용하는 이상적인 농도 범위는 일반적으로 친화도 상수(KD)값의 0.1-10배 사이에 해당하지만, 낮은 친화도로 인해 10 mM 정도의 농도를 필요로 하는 단편 화합물의 경우, 해당 실험법 적용이 어렵습니다.  

이러한 고농도 조건에서는 단편 화합물이 용해도 제한을 보이는 관계로, 친화도 상수와 최대 반응값 (Rmax)에 비해 최적이 아닌 하위 농도에서 친화도 분석이 수행되어야 합니다.  

본 웨비나에서는 Cytiva의 고도화된 SPR 기술이 단편 화합물 기반 신약 개발법 (fragment-based drug discovery; FBDD)의 어려움을 어떻게 해결할 수 있으며, AI 머신 러닝 기술을 통해 데이터 분석 시간을 획기적으로 단축하고 편향을 줄이면서 데이터 분석 및 결과의 일관성을 향상시키는 방법에 대해 자세히 다룰 예정입니다. 

• 단편 화합물 기반 신약 개발법 (FBDD)에 있어 SPR 기술 활용 현황 
• SPR 기술 활용 사례 
• Cytiva의 고도화된 SPR 머신러닝 기술을 통한 데이터 분석 

발표자 소개 

• Pär Säfsten, Senior Product Manager, Biacore™ Systems, Cytiva

※ 본 웨비나는 한국어 자막을 제공합니다.
※ 참가신청자 가운데 선별하여 최종 참가 확정 메일을 보내 드립니다.