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1. 发明专利

KR20210032365A KR20210032365A - Method for Predicting Drug-Drug or Drug-Food Interaction Using Structural Information of Drug 审中-公开
公开(公告)号：KR20210032365A
公开(公告)日：2021-03-24
申请号：KR1020210034660A
申请日：2021-03-17
申请人： 한국과학기술원
发明人： 이상엽 , 류재용 , 김현욱
IPC分类号： G16C20/10 , G16C20/70
CPC分类号： G16C20/10 , G16C10/00 , G16C20/70
摘要： 본 발명은 약물의 구조 정보를 이용하여 약물-약물 상호작용 및 약물-음식 상호작용을 예측하는 방법에 관한 것으로, 더욱 자세하게는 정형화된 문장으로 표현되는 상호작용 예측 결과를 통해 약물 상호작용의 작용 기전 및 활성을 예측하는 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 약물 상호작용 예측 방법을 이용하면 신속하고 정확하게 약물 상호작용을 예측할 수 있고, 특히 예측 결과를 문장으로 표현함으로써 미지의 화합물의 활성 정보도 예측할 수 있으므로, 부작용을 유발하지 않으면서 원하는 활성을 나타내는 약물을 개발하는데 매우 유용하다.

2. 发明申请

WO2011034397A3 필수 대사산물을 이용한 병원성 미생물의 약물 표적 예측 및 약물 탐색 방법 审中-公开
公开(公告)号：WO2011034397A3
公开(公告)日：2011-03-24
申请号：PCT/KR2010/006469
申请日：2010-09-20
申请人： 한국과학기술원 , 이상엽 , 김현욱 , 김태용 , 이규양
发明人： 이상엽 , 김현욱 , 김태용 , 이규양
IPC分类号： C12Q1/04 , C12Q1/00
摘要： 본 발명은 필수 대사산물을 이용한 병원성 미생물의 약물 표적 예측 및 약물 탐색 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 대상 미생물을 선정하고, 선정된 미생물의 대사 네트워크 모델을 구축한 후, 필수 대사산물 분석 (metabolite essentiality) 방법을 적용하여 세포 성장에 필수적인 대사산물을 예측하고, 이들 중 유통 대사산물（currency metabolite) 및 소비하는 반응식의 개수가 기준 미달인 필수 대사산물들 제거한 후, 남은 필수 대사산물들과 이들을 소비하는 효소가 숙주의 대사에 없는 것들만을 추가 선별함으로써, 효율적인 병원성 미생물의 약물 표적 효소 또는 이를 코딩하는 약물 표적 유전자를 스크리닝하는 방법 및 이들 병원성 미생물의 성장을 억제할 수 있는 약물을 선별하는 스크리닝 방법에 관한 것이다.

3. 发明申请

WO2011034263A1 필수 대사산물을 이용한 병원성 미생물의 약물 표적 예측 방법 审中-公开
标题翻译：使用基本代谢物预测致病微生物中的药物靶标的方法
公开(公告)号：WO2011034263A1
公开(公告)日：2011-03-24
申请号：PCT/KR2010/000162
申请日：2010-01-11
申请人： 한국과학기술원 , 이상엽 , 김현욱 , 김태용
发明人： 이상엽 , 김현욱 , 김태용
IPC分类号： C12Q1/04 , C12Q1/00
CPC分类号： G06F19/12
摘要： 본 발명은 미생물에서 약물 표적을 예측하는 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 대상 미생물을 선정하고, 선정된 미생물의 대사 네트워크 모델을 구축한 후, 필수 대사산물 분석 (metabolite essentiality) 방법을 적용하여 세포 성장에 필수적인 대사산물을 예측하고, 이들 중 유통 대사산물(currency metabolite) 및 소비하는 반응식의 개수가 기준 미달인 필수 대사산물들 제거한 후, 남은 필수 대사산물들과 이들을 소비하는 효소가 숙주의 대사에 없는 것들만을 추가 선별함으로써, 효율적인 병원균 약물 표적 효소 또는 이를 코딩하는 약물 표적 유전자를 스크리닝하는 방법에 관한 것이다.
摘要翻译：本发明涉及一种用于预测微生物中的药物靶标的方法，更具体地涉及包括：选择受试微生物的方法; 构建所选微生物的代谢网络模型; 通过应用代谢物本质方法预测细胞生长所必需的代谢物; 去除代谢物和必需代谢物，其消耗反应式数量不符合标准; 另外选择剩余的必需代谢物和消耗必需代谢物但不参与宿主代谢的酶; 因此，筛选病原微生物中有效的药物靶酶或编码其的药物靶基因。

4. 发明申请

WO2019107804A1 약물의 구조 정보를 이용한 약물-약물 또는 약물-음식 상호작용 예측 방법 审中-公开
公开(公告)号：WO2019107804A1
公开(公告)日：2019-06-06
申请号：PCT/KR2018/013936
申请日：2018-11-20
申请人： 한국과학기술원
发明人： 이상엽 , 류재용 , 김현욱
IPC分类号： G16C10/00
CPC分类号： G16C10/00
摘要： 본 발명은 약물의 구조 정보를 이용하여 약물-약물 상호작용 및 약물-음식 상호작용을 예측하는 방법에 관한 것으로, 더욱 자세하게는 정형화된 문장으로 표현되는 상호작용 예측 결과를 통해 약물 상호작용의 작용 기전 및 활성을 예측하는 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 약물 상호작용 예측 방법을 이용하면 신속하고 정확하게 약물 상호작용을 예측할 수 있고, 특히 예측 결과를 문장으로 표현함으로써 미지의 화합물의 활성 정보도 예측할 수 있으므로, 부작용을 유발하지 않으면서 원하는 활성을 나타내는 약물을 개발하는데 매우 유용하다.

5. 发明公开

KR1020140012588A 탄소-실리콘 복합체, 이의 제조방법 및 이를 포함하는 음극 활물질 有权
标题翻译：碳硅复合材料，其制备方法和包含其的阳极活性材料
公开(公告)号：KR1020140012588A
公开(公告)日：2014-02-03
申请号：KR1020130081680
申请日：2013-07-11
申请人： 주식회사 엘지화학 , 한국과학기술원
发明人： 김현욱 , 김상욱 , 이원준 , 김기태
IPC分类号： H01M4/587 , H01M4/134 , H01M4/133 , H01M10/04
CPC分类号： H01M4/366 , C01B33/02 , H01M4/134 , H01M4/386 , H01M4/625
摘要： The present invention relates to a carbon-silicon composite, which has enhanced cycle stability, and a manufacturing method for the carbon-silicon composite and more specifically, to a carbon-silicon composite of which surface is coated with a carbon-based material doped with one of, or more than two doping elements, among N, P, B, Ba and Al, and the manufacturing method thereof. [Reference numerals] (AA) Signal peptide; (BB) Mature peptide; (CC,DD,EE) Glycosylation; (FF) Nitrosylate; (GG) Reaction center loop; (HH) Proteolytic cutting part; (II) Reactive coupling
摘要翻译：本发明涉及一种具有增强的循环稳定性的碳 - 硅复合材料，以及一种碳 - 硅复合材料的制造方法，更具体地说，涉及一种碳 - 硅复合材料，其表面被掺杂有碳基材料 N，P，B，Ba和Al中的一种或多于两种掺杂元素及其制造方法。（AA）信号肽; （BB）成熟肽; （CC，DD，EE）糖基化; （FF）亚硝酸盐; （GG）反应中心回路; （HH）蛋白水解切割部分; （II）反应耦合

6. 发明公开

KR1020110127363A 다공성 그래핀 필름 및 그 제조방법 有权
标题翻译：多孔石墨膜及其制备方法
公开(公告)号：KR1020110127363A
公开(公告)日：2011-11-25
申请号：KR1020100046797
申请日：2010-05-19
申请人： 한국과학기술원
发明人： 김상욱 , 이선화 , 김현욱
IPC分类号： C08J5/18 , C08K3/04 , C08J9/30
摘要： PURPOSE: A method for preparing a porous graphene film is provided to facilitate the control of the size, fraction and distribution of pores and to prepare a porous graphene film of a large area within a short time. CONSTITUTION: A method for preparing a porous graphene film comprises the steps of: (i) preparing a polymer-graphene composite by modifying the grapheme surface by reacting a polymer polymerization initiator and graphene and adding the monoer; (ii) preparing a complex mixture(210) by dispersing the polymer-graphene composite in a solvent; (iii) forming the droplet(220) by applying the complex mixture to a substrate and contacting a moisture-containing gas; (iv) preparing a porous polymer-graphene composite film by vaporizing the solvent and the droplet; and (v) preparing the porous-graphene film by heating the porous polymer-graphene composite film.
摘要翻译：目的：提供一种制备多孔石墨烯膜的方法，以便于控制孔的尺寸，分数和分布，并在短时间内制备大面积的多孔石墨烯薄膜。构成：制备多孔石墨烯薄膜的方法包括以下步骤：（i）通过使聚合物聚合引发剂和石墨烯反应并加入单体来改性图形表面来制备聚合物 - 石墨烯复合材料; （ii）通过将聚合物 - 石墨烯复合物分散在溶剂中制备复合混合物（210）; （iii）通过将复合混合物施加到基底并使含水气体接触来形成液滴（220）; （iv）通过蒸发溶剂和液滴制备多孔聚合物 - 石墨烯复合膜; 和（v）通过加热多孔聚合物 - 石墨烯复合膜制备多孔石墨烯膜。

7. 发明公开

KR1020110031143A 필수 대사산물을 이용한 병원성 미생물의 약물 표적 예측 및 약물 탐색 방법 有权
标题翻译：用于预测微生物病原体中的药物靶标的方法和使用代谢物基本方法筛选抗微生物化合物的方法
公开(公告)号：KR1020110031143A
公开(公告)日：2011-03-24
申请号：KR1020100092052
申请日：2010-09-17
申请人： 한국과학기술원
发明人： 이상엽 , 김현욱 , 김태용 , 이규양
IPC分类号： C12Q1/02 , C12Q1/25 , G01N33/15
CPC分类号： G06F19/12
摘要： PURPOSE: A method for predicting drug targeting on pathogenic microorganisms is provided to treat and prevent disease due to pathogenic microorganisms. CONSTITUTION: A method for screening drug targeting enzyme with respect to a microorganism comprises: a step of selecting test microorganisms and constructing metabolism network model of the selected microorganism; a step of determining primary essential metabolite; a step of removing currency metabolite which do not have specificity with the test microorganism; and a step of selecting final essential metabolite.
摘要翻译：目的：提供一种预测病原微生物药物靶向的方法，用于治疗和预防由致病微生物引起的疾病。构成：相对于微生物筛选药物靶向酶的方法包括：选择测试微生物并构建所选微生物的代谢网络模型的步骤; 确定主要必需代谢物的步骤; 去除与测试微生物不具有特异性的货币代谢物的步骤; 并选择最终必需代谢物的步骤。

8. 发明公开

KR1020210032365A 약물의 구조 정보를 이용한 약물-약물 또는 약물-음식 상호작용 예측 방법 审中-实审
公开(公告)号：KR1020210032365A
公开(公告)日：2021-03-24
申请号：KR1020210034660
申请日：2021-03-17
申请人： 한국과학기술원
发明人： 이상엽 , 류재용 , 김현욱
IPC分类号： G16C20/10 , G16C20/70
摘要： 본발명은약물의구조정보를이용하여약물-약물상호작용및 약물-음식상호작용을예측하는방법에관한것으로, 더욱자세하게는정형화된문장으로표현되는상호작용예측결과를통해약물상호작용의작용기전및 활성을예측하는방법에관한것이다. 본발명에따른약물상호작용예측방법을이용하면신속하고정확하게약물상호작용을예측할수 있고, 특히예측결과를문장으로표현함으로써미지의화합물의활성정보도예측할수 있으므로, 부작용을유발하지않으면서원하는활성을나타내는약물을개발하는데매우유용하다.

9. 发明授权

KR101132395B1 시스템 기법을 이용한 비브리오속 미생물의 약물 표적 예측 失效
标题翻译：用于预测弧菌家族药物靶点的系统化方法
公开(公告)号：KR101132395B1
公开(公告)日：2012-04-03
申请号：KR1020080026926
申请日：2008-03-24
申请人： 한국과학기술원
发明人： 이상엽 , 이준행 , 김현욱 , 김태용
IPC分类号： C12Q1/68 , C12Q1/25 , C12Q1/00 , G06F19/28
CPC分类号： Y02A50/451
摘要： 본 발명은 컴퓨터를 이용해
Vibrio
속 미생물의 약물 표적을 예측하는 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는
Vibrio
속 미생물의 대사 네트워/크 모델을 구축한 다음, 쵸크포인트 분석(chokepoint analysis), 필수 효소 반응식 분석 (single enzyme deletion), 필수 대사산물 분석 (metabolite essentiality)의 세 가지 시뮬레이션 방법을 각각 대사 모델에 적용하여 약물 표적들을 예측하고, 나아가 상기 쵸크포인트 및 필수 효소 반응식 중 서로 중복되는 효소 반응식 그룹; 및 상기 필수 대사산물(essential metabolite)을 소비하는 효소 반응식(outgoing reaction) 그룹으로 차기 가능성 있는 후보군으로 수를 줄인 다음, 이들을 다양하게 조합하여 네트워크 구조 분석을 수행한 결과를 평가하여 상기
Vibrio
속 미생물을 효율적으로 제어할 수 있는 이상적인 조합을 예측하는 방법에 관한 것이다.
비브리오, 병원균, 대사흐름분석, 필수 효소 반응식, 필수 대사산물, 쵸크포인트, 약물 표적, 약물 표적 조합

10. 发明授权

KR101132394B1 미생물 병원균의 시스템 약물 표적 예측 방법 有权
标题翻译：用于预测微生物病原体药物靶点的面向系统的方法
公开(公告)号：KR101132394B1
公开(公告)日：2012-04-03
申请号：KR1020080026925
申请日：2008-03-24
申请人： 한국과학기술원
发明人： 이상엽 , 김현욱 , 김태용
IPC分类号： C12Q1/68 , C12Q1/25 , C12Q1/00 , G06F19/20
摘要： PURPOSE: A method for predicting system drug targeting of pathogen is provided to shorten the number of candidate of drug and used for treating and preventing disease by the pathogen. CONSTITUTION: A method for screening drug target enzyme or its gene comprises: a step of selecting subject microorganism and constructing metabolic network model; a step of selecting choke point as a drug target enzyme candidates (I) and (II); a step of comparing the candidates (I) and (II) and selecting; a step of selecting a second drug target enzyme group; a step of selecting the first drug target gene group; a step of determining essential metabolites (I); and a step of making various combination of gene selected among the group of the first and second drug target gene group.

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