벼랑끝 바이오 매드 컴퓨터 사이언티스트

앞으로 내 연구 주제는 Nanobody Generative Model의 구축이다. 특히 Diffusion based의 모델해당 연구를 위해서는 nanobody보다 큰 분야인 Antibody generation을 연구해 볼 필요가 있다. 이를 위해 ML-based Antibody Generation을 위해 무엇을 고려해야하는지에 대한 깊은 insight를 줄 수 있을 법한 review 논문을 찾은 것 같아서 해당 논문은 조금 깊게 공부해보려고 한다.블로그 포스팅 자체는 두서 없이 간다, 그냥 머리속에 한번 정리할 뿐이다. 1.2. ML-based Antigen generation은 다음 세가지를 반드시 고려하자LearnabilityModularityunconstrained generationLearnabi..

AI 신약개발 분야에서 공부하다보면 finger print라는 단어를 많이 보게 된다. 우리가 각각의 사람들마다 서로다른 지문(finger print)를 가지고 있듯 chemical들도 각각의 finger print를 부여해 서로 구분할 수 있도록 하자는 개념이다. 서로간의 chemical similarity를 구분짓기 위해 수많은 chemical들을 Morgan algorithm으로 분석하여 circular substructures 또는 circular fingerprints들을 구성한다. 그리고 각각의 chemical의 시퀀스를 알고리즘을 통해 분석하여 해당 chemical 시퀀스에 존재하는 circular substructure는 1로, 존재하지 않으면 0으로 나타낸다. 예를 들어보자 CH3CH2O..

내가 다루는 데이터는 Target Protein - SMILES seq - pKa Value로 구성된 triplet structure의 dataframe이다. 그런데 문득 그런 생각이 들었다. 내가 공부를 하면서 주로 Y 값(여기서는 pKa)으로는 Kd Ki 또는 IC50 EC50 value를 사용하는데 왜 내가 가진 데이터는 pKa값을 사용하는가? 나는 pKa값을 어떤 물질의 산성도를 나타내는 척도? 정도로 사용된다는 애매모호한 값으로만 기억하고 있었다, 부끄러운 일이지만 실제 생물 실험방에서는 pH 미터기를 사용하지 pKa 미터기를 사용하는 일이 없었기 때문에 pH에 대해서는 기억하더라도 pKa를 기억하고 있을 이유가 없었기 때문이다. 그러나 Biological CS분야의 연구에서 이렇게 Drug-T..