🧐 1. 이 논문을 선택한 이유알츠하이머병은 단일 타겟 제어만으로는 한계가 명확한 복잡 질환입니다. 기존 연구가 주로 아밀로이드 베타(Aβ) 축적에 집중했다면, 이 논문은 "천연물 성분이 어떻게 산화 스트레스 방어 체계(Nrf2)를 깨우고 타우 병증(GSK-3β)을 동시에 억제할 수 있을까?"라는 질문을 던집니다. 특히 1,000ns(1μs)라는 초장기 분자 동역학(MD) 시뮬레이션을 통해 약물-단백질 결합의 실질적인 안정성을 입증했다는 점에서 기술적 가치가 높습니다. 📝 2. 논문 정보논문 제목: Network pharmacology and computational-based approaches to activate NRF2 pathway via KEAP1 and GSK-3β inhibition: ..

🧐 1. 이 논문을 선택한 이유 (이질성을 넘어서는 공통 신호의 포착)식도암은 하위 유형(ESCC, EAC, SCEC)에 따라 병리적 특성이 매우 다르며, 5년 생존율이 20% 미만일 정도로 치명적입니다. 기존 연구들은 특정 유형에만 집중하여 데이터 변동성이 컸으나, 이 논문은 In Silico 메타분석을 통해 서로 다른 하위 유형들을 관통하는 '공통의 핵심 유전자(Hub Genes)'를 찾아냄으로써 진단과 예후 예측의 범용적인 틀을 제시했습니다.📝 2. 논문 정보논문 제목: Transcriptomic analysis of esophageal cancer reveals hub genes and networks involved in cancer progression 저자: Dipankor Chatter..

임상 의학의 '근거 중심' 흐름과 기초 연구의 암묵적 위계 지난 20년간 현대 의학은 '의사의 숙련도'라는 주관적 영역을 넘어, 근거중심의학(Evidence-Based Medicine, EBM)이라는 견고한 객관적 체계를 구축해 왔습니다. 과거 특정 병원에 가면 무조건 수술을 권유받던 시대와 달리, 이제는 진단 기기의 발달과 건강보험 시스템의 고도화로 인해 '입증된 치료'만이 사회적·경제적 인정을 받게 되었습니다. 특히 한국에서 나타난 의료비 효율화 시도는 '심평의학'이라는 자조 섞인 용어를 낳을 만큼 강력한 표준화의 흐름을 만들었습니다. 그러나 이러한 명시적 근거 수준(Level of Evidence)은 임상 연구에만 국한되어 있을 뿐, 기초 연구 분야에서는 여전히 연구자들 사이의 '암묵적인 동의' 수..

🧐 1. 이 논문을 선택한 이유 (In Silico: '부작용'을 거르는 정밀 필터)마약성 진통제(Opioid)는 강력하지만 중독과 호흡 억제라는 치명적인 부작용이 있습니다. 기존 연구가 마약 수용체(MOR) 자체를 조절하는 물질을 찾으려 했다면, 이 논문은 "마약이 뇌 회로에 유도하는 '진통 상태(Analgesic State)'의 유전자 지도만 쏙 빼올 수 없을까?"라는 질문에서 시작합니다. 특히 In silico를 통해 특정 수용체가 아닌 '회로 전사체 시그니처'를 타겟팅함으로써, 마약과 같은 효과를 내면서도 마약 수용체는 건드리지 않는(Non-opioid) 혁신적인 경로를 찾아냈습니다. 📝 2. 논문 정보논문 제목: Mimicking opioid analgesia in cortical pain..

🧐 1. 이 논문을 선택한 이유 (In Silico: '빈 잠금장치'를 만드는 설계도)우리는 보통 '잠금장치(Binding Site)'가 명확할 때 그에 맞는 '열쇠(약물)'를 찾기 위해 In silico를 씁니다. 하지만 Frizzled(FZD) 수용체는 그동안 소분자 화합물이 붙을 수 있는 주머니 자체가 어디인지조차 모르는 '난공불락'의 타겟이었습니다.이 논문은 "주머니가 없다면, 친척 모델(Smoothened)을 빌려와서 주머니를 먼저 설계하자"는 파격적인 In silico 전략을 보여줍니다. '데이터가 없어서 연구를 못 한다'는 핑계를 데이터 사이언스로 어떻게 극복하는지 보여주는 교과서적인 사례입니다. 📝 2. 논문 정보논문 제목: In silico docking yields small mol..

🧐 1. 이 논문을 선택한 이유 (In Silico: '상태'를 찾는 나침반)우리는 대개 '어떤 단백질 타겟에 어떤 약이 붙을까?'를 고민할 때 In silico를 사용합니다. 하지만 이 논문은 한 차원 더 나아갑니다. "성공적으로 재생되는 신경세포의 '상태(State)' 자체를 복제할 수 있을까?"라는 질문을 던집니다. 척수 손상(SCI) 치료의 난제를 풀기 위해, 연구진은 '특정 타겟'이 아닌 '전사체 시그니처(Transcriptional Signature)'라는 거대한 데이터의 파도를 In silico로 분석했습니다. 복잡한 생물학적 현상을 데이터 사이언스로 단순화하여 실제 치료제(Thiorphan)까지 연결해낸 이 논문의 논리 구조는 네트워크 약리학을 공부하는 우리에게 큰 영감을 줍니다. 📝..

1. 🧐 이 논문을 선택한 이유 (In Silico의 재발견)지금까지 우리는 천연물의 성분이 타겟에 붙는지 확인하는 도구로써 In silico(도킹, MDS)를 봤습니다. 하지만 이 논문은 "뇌가 어떻게 작동하는지 설명하는 이론(Normative theory)"을 만들기 위해 In silico를 사용합니다.소뇌(Cerebellum)가 운동 기억을 '피질(Cortex)'에서 '심부핵(Nuclei)'으로 옮기는 현상(System consolidation)은 오랫동안 미스터리였습니다. 연구진은 이를 생물학적 실험만으로 풀기보다, "뇌는 통계학적 오류(Bias-Variance)를 최소화하는 방향으로 설계되었을 것이다"라는 가설을 세우고, 이를 컴퓨터 모델(In silico)로 구현해 증명했습니다. NP가 아닌..

1. 🧐 이 논문을 선택한 이유KoGES 같은 인체 데이터와 네트워크 약리학을 붙일 수 없을까 하는 질문에서 시작했습니다. 유전체도, 네트워크 약리학도 데이터 분석 연구인데, 막상 전공 영역을 분리해서 보는 경우가 많습니다. 유전체를 대상으로 하는 두 영역의 공통분모를 이 논문이 보여줍니다.이 연구는 한국인 72,295명의 KoGES 데이터를 분석하여 고지혈증 유전자를 찾고(GWAS), 그 유전자를 조절하는 천연물을 컴퓨터로 탐색(NP & Docking)했습니다. '대규모 인체 데이터(Epidemiology)'가 '실험적 검증'을 대체할 수 있음을 보여주는, 벤치마킹의 가치가 높은 논문입니다.2. 📝 논문 정보논문 제목: Genetic Variants, Bioactive Compounds, and P..

1. 🧐 이 논문을 선택한 이유 (Q1의 자격)네트워크 약리학(NP) 논문이 쏟아져 나오면서, 단순히 "DB 검색해보니 A성분이 B타겟에 붙을 것 같다" 정도로는 좋은 저널에 가기 힘들어졌습니다.이 논문은 (1) 단일세포 전사체 분석(scRNA-seq)을 도입해 '어떤 세포'가 문제인지 정확히 짚어냈고, (2) 동물 및 세포 실험으로 예측된 기전을 완벽하게 증명했습니다. "예측(NP) + 심층 분석(Omics) + 검증(Experiment)"의 3박자를 모두 갖춘, 임팩트 팩터(IF) 높은 저널이 선호하는 전형적인 구성입니다.2. 📝 논문 정보논문 제목: Integrating single-cell RNA-seq, bulk RNA-seq and network pharmacology reveals pro..

1. 🧐 이 논문을 선택한 이유네트워크 약리학(NP)은 주로 한약이나 천연물의 '치료 효과'를 밝히는 데 쓰입니다. 하지만 반대로, "독성 물질은 도대체 우리 몸의 어떤 네트워크를 건드려서 망가뜨리는가?"라는 질문에도 똑같은 방법론을 적용할 수 있습니다. 이를 '네트워크 독성학(Network Toxicology)'이라고 합니다.이 논문은 야생 버섯 중독 사고의 주범인 아마톡신(Amatoxin)이 유발하는 급성 간 손상 기전을 컴퓨터 시뮬레이션(in silico)만으로 분석했습니다. 윤리적, 안전상의 이유로 인체 실험이 불가능한 '독성 물질' 연구에서 이 방법론이 얼마나 강력한 도구가 될 수 있는지 보여주는 흥미로운 사례라 선정했습니다.2. 📝 논문 정보논문 제목: Network toxicology c..