화합물 생성
효과가 있는 뼈대는 남기고 나머지를 새로 붙입니다기준 화합물에서 남길 부분을 고르면, 떼어낸 자리마다 생성 모델이 새 조각을 제안합니다. 물성이 함께 붙은 화합물 목록을 받아 내려받거나, 도킹과 활성 예측에 그대로 넣을 수 있습니다.
REINVENT4 v4.5.11, LibInvent prior · 설명서 갱신 2026. 10. 15.
- 입력
- 화합물 하나와 남길 뼈대
- 출력
- 새 화합물과 물성
- 엔진
- REINVENT4 LibInvent
- 비용
- 잡당 10 cr, 개수와 무관
- 잡당 개수
- 100개부터 50,000개
언제 쓰나요
- 효과를 본 화합물의 뼈대는 그대로 두고 곁가지만 바꾼 유사체가 필요할 때
- 카탈로그 라이브러리를 사는 대신 직접 만든 라이브러리로 도킹하거나 점수를 매기고 싶을 때
- 합성 경로를 정하기 전에 한두 자리에 무엇이 들어갈 수 있는지 먼저 둘러보고 싶을 때
이 모델은 여러분의 타깃을 모릅니다. 학습한 화학과 닮은 조각을 제안할 뿐, 결합하는 조각을 고르지는 않습니다. 결과는 후보 목록으로 보고, Virtual Screening이나 활성 모델로 순위를 매긴 뒤에 판단해 주세요.
작동 원리
- 01뼈대 잘라내기
남긴 원자가 뼈대가 됩니다. 뼈대를 떠나던 결합은 모두 치환점이 되어 R1부터 R4까지 번호가 붙고, 모델이 그 자리를 채웁니다.
- 02조각 샘플링
LibInvent 사전 학습 모델이 뼈대를 읽고 치환점에 붙일 조각 묶음을 반복해서 제안합니다. 다음 단계에서 일부가 빠지기 때문에 요청한 개수보다 넉넉히 뽑습니다.
- 03정리하고 거르기
읽히지 않는 구조를 버리고, 중복을 합치고, 분자량 창을 벗어난 화합물을 뺍니다. 남은 화합물은 RDKit으로 물성을 계산합니다.
- 04순위 매겨 돌려주기
남은 화합물을 모델이 그럴듯하다고 본 순서로 정렬해 요청한 개수만큼 자르고, 결과 표와 CSV, 다른 워크플로우가 받는 화합물 목록으로 돌려 드립니다.
입력 형식
| 항목 | 받는 형식 | 참고 |
|---|---|---|
| 기준 화합물 | 직접 입력한 SMILES, 또는 5 MB 이하의 .mol·.sdf·.mol2 업로드 | 여러 레코드가 든 파일은 첫 분자만 씁니다. 입력란 옆에 예시 화합물 4종이 있습니다 |
| 뼈대 | 그림 위에서 드래그로 영역 선택 | 원자 3개 이상, 하나로 이어진 조각, 방향족 고리는 통째로, 분자 전체는 불가, 떠나는 결합은 1–4개 |
| 뼈대의 원소 | C, N, O, S, F, Cl, Br과 [nH]·[O-] 같은 전하 표기 | 모델 어휘집에 이 밖의 토큰은 없습니다. 인·요오드·붕소는 받지 못하고, 입체화학과 동위원소 표기도 없습니다 |
| 생성 개수 | 100개부터 50,000개 | 모델에게 요청하는 개수입니다. 중복 제거와 분자량 창에서 일부가 빠지므로 받는 개수는 이보다 적습니다 |
| 분자량 | 0–1,000 Da 사이의 범위, 기본값 200–500 | 창을 벗어난 화합물은 샘플링 뒤에 빠집니다. 뼈대 무게가 모든 화합물에 들어가니 위쪽에 여유를 남겨 주세요 |
뼈대는 과금 전에 모델 어휘집과 대조합니다. 모델이 읽지 못하는 뼈대는 어느 부분이 걸렸는지와 함께 화면에서 바로 거절합니다. 입체화학만 예외인데, 이때는 빼고 진행할지 물어보고 수락하면 입체 정보가 없는 화합물이 나옵니다.
따라 하기: 엘로티닙의 곁사슬 새로 붙이기
엘로티닙은 다른 설명서가 쓰는 구조인 PDB 1M17에 결합해 있는 EGFR 치료제입니다. 키나아제에 붙는 쪽은 4-아닐리노퀴나졸린 뼈대이고, 반대쪽 메톡시에톡시 사슬 2개가 약화학에서 흔히 바꾸는 부분입니다. 뼈대는 남기고 그 자리에 모델이 새 사슬을 제안하게 해 봅니다. 페이지 위쪽의 예시로 실행을 누르면 아래 내용이 모두 채워집니다.
기준 화합물 넣기
기준 화합물과 뼈대 단계에서 엘로티닙 SMILES
COCCOc1cc2ncnc(Nc3cccc(C#C)c3)c2cc1OCCOC를 붙여 넣거나, 들고 있는 파일을 올립니다. 입력란 아래에 분자가 그려집니다.남길 뼈대 고르기
퀴나졸린과 거기 붙은 아닐린을 드래그로 감싸고, OCCOC 사슬 2개는 밖에 둡니다. 그림 옆 패널에 29개 중 19개 원자, 치환점 2곳이 표시되고, 아래에 R1·R2가 표시된 뼈대가 나타납니다.
개수와 분자량 정하기
생성 설정에서 1,000개와 200–500 Da를 그대로 둡니다. 엘로티닙 자체가 393 Da이니 그 창은 비슷한 크기의 화합물을 남깁니다.
확인하고 제출
프로젝트 설정에서 이름을 정하고 제출합니다. 개수를 얼마로 하든 비용이 같으므로 여기서 저울질할 것은 없습니다.
결과 읽기
프로젝트를 열어 화합물과 R 자리별 조각, 그리고 몇 개가 어느 단계에서 남았는지 보여 주는 단계별 개수를 확인합니다.
이어서 하기
화합물 목록을 내려받아 Virtual Screening으로 타깃에 도킹하거나, 타깃 모델로 활성을 예측합니다.
결과 읽는 법
| 열 | 뜻 | 읽는 법 |
|---|---|---|
| ID | GEN0001부터 붙는 일련번호 | 순서가 곧 아래 순위라, GEN0001이 모델이 가장 그럴듯하다고 본 화합물입니다 |
| 2D | 남긴 뼈대가 강조된 2D 구조 | 뼈대가 그대로 남고 조각만 바뀌었는지 빠르게 확인할 수 있습니다 |
| R1–R4 | 각 자리에 붙은 조각 | 번호는 뼈대의 R 표시와 같습니다. 한 열로 정렬하면 그 자리만 비교할 수 있습니다 |
| NLL | 모델 기준 음의 로그 가능도 | 낮을수록 모델이 그럴듯하다고 본 것입니다. 활성이나 결합력, 도킹 점수가 아닙니다 |
| MW, cLogP, TPSA | 분자량, 친유성, 극성 표면적 | 최종 구조에서 RDKit으로 계산합니다 |
| HBD, HBA, RotB | 수소결합 주개·받개, 회전 가능 결합 수 | 흔히 쓰는 약물 유사성 지표입니다 |
| QED | 약물 유사성, 0–1 | 높을수록 약물답습니다. 여러 물성을 한 수로 묶은 값이니 물성과 함께 읽어 주세요 |
표 위에는 모델이 뽑은 개수, 읽힌 개수, 중복 제거 뒤 개수, 분자량 창 안에 든 개수가 단계별로 나옵니다. 요청한 것보다 적게 받는 것은 정상이고, 어느 단계에서 빠졌는지는 이 숫자가 알려 줍니다.
예시 결과: 엘로티닙 뼈대
실제로 돌린 잡을 읽기 전용으로 보여 드립니다. 1,000개를 요청해 1,020개가 생성됐고, 그중 707개가 200–500 Da 창 안에 들었습니다.
| ID | 2D | SMILES | R1 | R2 | NLL | MW | QED |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GEN0001 | C#Cc1cccc(Nc2ncnc3cc(C)c(N)cc23)c1 | C* | N* | 3.72 | 274.3 | 0.556 | |
| GEN0002 | C#Cc1cccc(Nc2ncnc3cc(C)c(C)cc23)c1 | *C | *C | 4.16 | 273.3 | 0.718 | |
| GEN0003 | C#Cc1cccc(Nc2ncnc3cc(N)c(N)cc23)c1 | N* | N* | 4.33 | 275.3 | 0.494 | |
| GEN0004 | C#Cc1cccc(Nc2ncnc3cc(N)c(C)cc23)c1 | *N | *C | 5.77 | 274.3 | 0.556 | |
| GEN0005 | C#Cc1cccc(Nc2ncnc3cc(C)c(NC)cc23)c1 | *C | *NC | 6.40 | 288.4 | 0.721 |
비용과 시간
생성 잡은 개수와 상관없이 10 cr입니다(1 cr은 $0.01). 상한인 50,000개에서도 샘플링 자체는 1분 남짓이고 체감 시간은 대부분 연산 자원이 뜨는 데 들어가기 때문에, 가격이 화합물 수를 따라가지 않습니다. 위저드가 제출 전에 견적을 보여 드리고, 차감되는 금액은 그 견적과 같습니다.
위 예시(1,000개)는 제출부터 결과까지 약 4분이 걸렸고(그중 3.5분은 인스턴스를 기다린 시간입니다), 10 cr이 들었습니다.
잡이 실패하면 크레딧을 모두 돌려 드리고, 직접 중단하면 절반을 돌려 드립니다.
인용
이 워크플로우로 얻은 결과를 보고서나 논문에 쓸 때는 아래 방법론을 인용해 주세요.
- Loeffler HH, He J, Tibo A, Janet JP, Voronov A, Mervin LH, Engkvist O. Reinvent 4: Modern AI-driven generative molecule design. J Cheminform 16, 20 (2024). doi:10.1186/s13321-024-00812-5잡이 돌리는 생성 프레임워크
- Fialková V, Zhao J, Papadopoulos K, Engkvist O, Bjerrum EJ, Kogej T, Patronov A. LibINVENT: Reaction-based generative scaffold decoration for in silico library design. J Chem Inf Model 62, 2046-2063 (2022). doi:10.1021/acs.jcim.1c00469LibInvent 뼈대 치환 생성
- RDKit contributors. RDKit: Open-source cheminformatics. Zenodo (2026). doi:10.5281/zenodo.591637구조·물성 계산과 뼈대 절단
- Bickerton GR, Paolini GV, Besnard J, Muresan S, Hopkins AL. Quantifying the chemical beauty of drugs. Nat Chem 4, 90-98 (2012). doi:10.1038/nchem.1243QED 약물 유사성
- Stamos J, Sliwkowski MX, Eigenbrot C. Structure of the epidermal growth factor receptor kinase domain alone and in complex with a 4-anilinoquinazoline inhibitor. J Biol Chem 277, 46265-46272 (2002). doi:10.1074/jbc.M207135200따라 하기에 쓴 엘로티닙 결합 EGFR 구조(PDB 1M17)