우선 실험
기대하는 활성과 필요한 성질을 함께 살펴보고, 먼저 확인할 후보를 정합니다.
물성·독성 예측효과와 위험을 함께 보고,
효과와 위험을 함께 보고,
다음 실험을 정합니다.
어떤 후보부터 실험해야 할까요? 작은 분자 후보의 성질과 독성 관련 예측을 기존 실험 근거와 함께 비교해, 먼저 확인할 후보와 항목을 정합니다.
초기 저분자 후보 평가 · 예측값과 실측값을 구분해 판단합니다.
연구 기준·후보 준비
연구 목적과 기존 측정값을 모아 후보 목록과 평가 기준을 정합니다.
필요 항목별 예측
용해도·막 투과성 등 필요한 성질과 독성 관련 항목을 살펴봅니다.
활성과 함께 후보 선별
원하는 작용을 내는 정도인 활성과 예측·측정 근거를 함께 비교합니다.
우선 실험 후 재평가
부족한 근거를 채울 실험을 정하고, 결과와 조건을 다음 판단에 반영합니다.
연구 목적에 맞는 평가
점수 하나보다, 필요한 근거를 함께 봅니다.
모든 항목을 같은 기준으로 통과시키기보다, 원하는 작용과 사용 조건에 맞춰 살펴볼 항목을 정합니다.
| 살펴볼 항목 | 연구에서 확인할 질문 | 함께 남길 조건 |
|---|---|---|
| 용해도 | 시험 조건에서 충분히 녹는가? | 용매·산도·온도와 측정 방법 |
| 막 투과성 | 필요한 곳에 도달하도록 막을 통과하는가? | 사용한 막·세포와 시험 조건 |
| 대사 안정성 | 체내 분해 과정에서 얼마나 오래 유지되는가? | 시험 대상·반응 시간·측정 방법 |
| 독성 관련 항목 | 어떤 유해 영향의 신호를 먼저 확인해야 하는가? | 영향의 종류·대상·농도·노출 시간 |
세포에 미치는 유해 영향인 세포독성은 독성 전체를 대표하지 않습니다. 계산 예측만으로 안전성이나 실제 효과를 확정하지 않습니다.
다음 행동이 분명해지도록.
추가 확인
측정값이 없거나 예측이 엇갈리는 항목은 조건과 근거를 더 확인합니다.
재설계 검토
연구 목적과 맞지 않는 성질이 확인되면 구조 변경이나 다른 후보를 검토합니다.
지금 가진 후보와 근거부터 시작하세요.
후보 구조, 기존 측정값, 연구 목적을 기준으로 필요한 분석을 함께 살펴봅니다.
레퍼런스
- ADMET-AI: a machine learning ADMET platform for evaluation of large-scale chemical libraries
- Multiparameter Optimization of Trypanocidal Cruzain Inhibitors With In Vivo Activity and Favorable Pharmacokinetics
확인일: 2026-10-03