모양 일치도로 결합 친화도 계산해보기

이 챕터의 핵심 메시지 — "모양이 맞아야 결합한다" — 를 단순 코드로 직접 느껴보자.

🎯 실험 셋업 (단순화)

실제 분자 결합은 3D 표면 + 정전기 + 수소 결합 등 복잡한 계산이 필요하다. 여기서는 직관을 위해 극단적으로 단순화:

단백질의 active site 모양을 1차원 깊이 프로파일로 표현
약 후보 분자도 같은 형식의 1차원 프로파일
두 프로파일의 거리(유클리드 거리)가 작을수록 결합 친화도 강함
4개의 약 후보를 비교해서 어느 게 가장 잘 맞는지 확인

실제 SBDD는 훨씬 정교한 알고리즘(AutoDock, RosettaDock 등)을 쓰지만 원리는 같다 — "표면 모양 + 화학적 성질의 일치도".

PYTHON

import numpy as np
np.random.seed(42)

# 단백질의 active site 모양을 1차원 깊이 프로파일로 단순화
# (실제는 3D 표면이지만 직관을 위한 1D 모형)
target_site = np.array([0.0, 0.5, 1.0, 1.5, 1.8, 1.5, 1.0, 0.5, 0.0])
print("표적 단백질의 active site 깊이 프로파일:")
print(f"  {target_site}")

# 약 후보 4개의 모양 (역시 1D 프로파일)
candidates = {
    "약 A (정확히 맞음)":      np.array([0.0, 0.5, 1.0, 1.5, 1.8, 1.5, 1.0, 0.5, 0.0]),
    "약 B (약간 큼)":          np.array([0.1, 0.7, 1.2, 1.7, 2.0, 1.7, 1.2, 0.7, 0.1]),
    "약 C (모양 다름)":        np.array([1.0, 1.5, 1.0, 0.5, 0.0, 0.5, 1.0, 1.5, 1.0]),
    "약 D (랜덤 화합물)":      np.random.uniform(0, 2, 9),
}

# 결합 친화도 = -거리. 음수가 작을수록 (절대값 큼) = 잘 안 맞음
print("\n각 후보의 active site에 대한 fit 점수:")
print(f"{'약 후보':<25}{'거리':>10}{'fit 점수':>14}")
print("-" * 50)
for name, mol in candidates.items():
    dist = np.linalg.norm(target_site - mol)
    fit = -dist
    print(f"{name:<25}{dist:>10.3f}{fit:>14.3f}")

print("\n← 약 A처럼 active site와 정확히 일치하는 분자가 가장 강하게 결합한다.")
print("   '구조가 곧 기능' — 결합 가능 여부가 구조의 일치도로 결정된다.")
print("   알파폴드가 단백질 active site의 정확한 3D 모양을 알려주면")
print("   '거기에 맞는 약 후보'를 컴퓨터에서 미리 스크리닝할 수 있다.")

출력

기대 출력:

표적 단백질의 active site 깊이 프로파일:
  [0.  0.5 1.  1.5 1.8 1.5 1.  0.5 0. ]

각 후보의 active site에 대한 fit 점수:
약 후보                             거리        fit 점수
--------------------------------------------------
약 A (정확히 맞음)                  0.000        -0.000
약 B (약간 큼)                    0.548        -0.548
약 C (모양 다름)                   3.040        -3.040
약 D (랜덤 화합물)                  3.194        -3.194

← 약 A처럼 active site와 정확히 일치하는 분자가 가장 강하게 결합한다.
   '구조가 곧 기능' — 결합 가능 여부가 구조의 일치도로 결정된다.
   알파폴드가 단백질 active site의 정확한 3D 모양을 알려주면
   '거기에 맞는 약 후보'를 컴퓨터에서 미리 스크리닝할 수 있다.

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