이 방법론은 세포 내 대사체학적 변화가 핵심적인 유전자 조절 기구인 염색질 리모델링 복합체의 구조적 활성(Allostery)에 미치는 영향을 계산적으로 예측하는 학제 간 접근법입니다. 대사 중간체는 단순한 에너지원이 아니라, 복합체의 구조적 변화를 유도하는 신호 분자 역할을 합니다.
주요 예측 원리
- 분자 동역학 시뮬레이션: 특정 대사 중간체(예: 아세틸-CoA, α-케토글루타레이트)가 복합체의 활성 부위에 결합했을 때의 구조적 변화와 결합 친화도를 예측합니다.
- 머신러닝 기반 모델링: 대사 플럭스 데이터와 단백질-핵산 상호작용 데이터를 통합하여, 특정 대사체 농도 변화가 어떤 유전자 조절 경로를 활성화할지 예측합니다.
- 네트워크 분석: 대사 네트워크와 전사 조절 네트워크를 통합하여, 대사 스트레스가 유발하는 전사체 변화의 시스템적 연쇄 반응을 모델링합니다.
이러한 모델링은 정밀의료 및 신약 개발 과정에서, 대사 경로를 표적으로 하여 염색질 구조를 조절하는 새로운 치료제 개발의 기반을 제공합니다.
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