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Development of a pipeline for RNA structure generation and evaluation model development

RNA 구조 생성 및 평가 모델 개발 파이프라인 구축

In AI-based drug discovery, the druggable protein targets that are commonly studied account for only about 15% of the entire human proteome, while the human proteome itself represents only about 2% of the human genome, which corresponds to a very small portion of the genome. RNA, one of the major functional components of the human genome, can serve as an important therapeutic target for diseases that are difficult to treat, including many intractable disorders. However, due to its structural flexibility, accurately predicting RNA structures remains challenging. Therefore, RNA structures are typically generated through structural sampling, and the near-native structures that are closest to the true structure must be identified. Identifying such structures is essential for the development of RNA-targeted drugs while minimizing potential side effects. To support the development of such identification models, we provide example RNA structure datasets.

인공지능 기반 신약 개발에서 주로 다뤄지는 druggable protein target은 전체 human proteome의 약 15%에 지나지 않으며, human proteome은 human genome의 약 2%라는 극소수의 부분을 차지한다. Human genome을 차지하는 중요 요소 중 하나인 RNA는 난치성 질환 등 치료가 어려운 질환에 대한 주요 target이 될 수 있지만 구조가 flexible하여 정확한 구조를 예측하기 쉽지 않다. 따라서 RNA 구조를 샘플링하여 생성한 후에 정확한 구조에 제일 가까운 near-native 구조를 판별해야 side effect 등의 문제 없이 RNA target drug 개발을 할 수 있으며, 판별 모델을 개발하기 위한 RNA structure의 고품질 구조 정보 예시를 올린다.