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[IT뉴스]‘신약 설계자’로 뜨는 AI… 생명과학 새 시대 연다
온카뱅크관리자
조회:
32
2024-05-10 03:02:29
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">단백질 구조 예측 AI ‘업그레이드’</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="yUB9iv9HOQ"> <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="WHt08w0CEP" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="알파폴드2에 의해 생성된 단백질 구조 이미지. 사진 출처 위키미디어" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202405/10/donga/20240510030231123afao.png" data-org-width="680" dmcf-mid="xteimpiBrx" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202405/10/donga/20240510030231123afao.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 알파폴드2에 의해 생성된 단백질 구조 이미지. 사진 출처 위키미디어 </figcaption> </figure> <div dmcf-pid="YHt08w0CE6" dmcf-ptype="general"> 생명과학의 판도를 바꿀 것으로 주목받는 단백질 구조 예측 인공지능(AI) 모델이 단백질 구조 예측에 그치지 않고 생체 분자와 단백질 간 상호작용까지 예측하는 수준으로 진화했다. 신약 후보물질 설계는 물론이고 실제 효과까지 빠르게 가늠할 수 있어 신약 개발에 전환점을 예고했다. 이 분야 선구자격인 구글 딥마인드의 ‘알파폴드’와 한국 연구진이 주도한 ‘로제타폴드’에 비슷한 시기 이 같은 기능이 업그레이드돼 주목받고 있다. </div> <p dmcf-pid="GXFp6rphm8" dmcf-ptype="general">구글 딥마인드는 핵산 등 생체 분자와 단백질 구조 간 상호작용을 예측하는 수준으로 진화한 ‘알파폴드3’를 9일 국제학술지 네이처에 발표했다. 지난달 21일에는 백민경 서울대 생명과학부 교수가 주도적으로 개발한 로제타폴드 최신 버전인 ‘로제타폴드 올 아톰’이 국제학술지 사이언스에 발표됐다. 알파폴드3와 마찬가지로 소분자, 핵산 등과 상호작용하는 단백질 복합체 구조를 예측할 수 있다. 비슷한 시기에 비슷한 기능을 가진 예측 모델 2개가 경쟁적으로 등장한 셈이다.</p> <p dmcf-pid="HZ3UPmUlO4" dmcf-ptype="general"><strong>● 계속 진화하는 알파폴드</strong></p> <p dmcf-pid="XvGZKjZwIf" dmcf-ptype="general">생명 현상에 관여하는 단백질의 기능은 수백 개에서 수천 개의 아미노산 결합 구조에 따라 결정된다. 단백질은 아미노산 사슬 구조가 꼬이고 얽히고 접히면서 3차원(3D) 입체 구조를 형성한다. 단백질 구조를 빠르게 알아낼 수 있다면 인류가 아직 확인하지 못한 생명현상을 비롯해 새로운 화합물의 약물 효능을 밝혀낼 수 있다.</p> <p dmcf-pid="ZTH59A5rIV" dmcf-ptype="general">과학자들은 지금까지 X선이나 극저온 전자현미경 등 장비를 활용해 10만여 종의 단백질 구조를 해독했지만 수십억 종에 달하는 단백질 중 극히 일부에 불과하다. 이미 확인된 수십만 개의 단백질 구조를 학습한 인공지능(AI) 모델은 아미노산 염기서열만 입력하면 가능한 단백질 구조를 빠르게 예측한다. 수개월 걸리던 작업을 순식간에 할 수 있다. </p> <p dmcf-pid="5yX12c1ms2" dmcf-ptype="general">구글 딥마인드의 알파폴드는 2018년 ‘단백질 구조 예측을 위한 기술 중요성 평가(CASP)’ 학회에서 단백질 구조를 가장 정확히 예측하면서 센세이션을 일으켰다. 딥마인드 연구진은 2020년 여러 아미노산 간 상호작용을 예측한 알파폴드2를 공개한 데 이어 단일 단백질이 아닌 단백질-단백질 복합체 구조로 예측하는 ‘알파폴드-멀티머’도 공개했다. </p> <p dmcf-pid="1z9foWf5I9" dmcf-ptype="general">이번에 공개된 알파폴드3는 단백질-단백질 복합체 예측에서 더욱 확장돼 항체-항원 상호작용, 핵산·소분자·이온·아미노산 등과 단백질 복합체 상호작용도 예측할 수 있다. 연구팀은 “알파폴드3는 광범위한 생체 분자 결합 구조를 보다 정확하게 예측할 수 있게 됐다”고 설명했다.<br><strong><br>● 한국 연구자 주도 ‘로제타폴드 올 아톰’도 공개 </strong></p> <p dmcf-pid="tq24gY41mK" dmcf-ptype="general">지난달 21일 국제학술지 사이언스에 공개된 로제타폴드 올 아톰도 알파폴드3와 마찬가지로 소분자, 핵산 등과 상호작용하는 단백질 복합체 구조를 예측한다. 백 교수는 “알파폴드와 로제타폴드가 비슷한 시기에 나왔던 것처럼 알파폴드3와 로제타폴드 올 아톰도 비슷한 시기에 등장했다”며 “연구자들은 단백질 구조 예측 이후 풀어야 할 문제로 다른 분자와의 상호작용 문제를 고민했기 때문”이라고 말했다.</p> <p dmcf-pid="FdoNlBNfIb" dmcf-ptype="general">단백질은 다른 생체 분자와 결합해 구조가 변하기 때문에 단백질 기능을 제대로 이해하려면 사실상 단백질 구조만 아는 것으론 부족하다. 단백질과 비단백질 분자 사이의 상호작용에 대한 이해가 필요하다. 백 교수는 “단백질 구조를 예측하려는 이유는 단백질 기능을 알기 위함”이라며 “이제 구조는 어느 정도 예측할 수 있으니 단백질 기능을 보다 잘 알자는 목표로 단백질이 핵산을 비롯한 생체 분자 중 어떤 것과 잘 결합할 수 있는지 상호작용 예측 모델로 발전하고 있다”고 설명했다. </p> <p dmcf-pid="3JgjSbj4sB" dmcf-ptype="general">단백질과 생체 분자 사이의 복잡한 상호작용을 예측할 수 있는 알파폴드3와 로제타폴드 올 아톰의 등장은 단백질 기능에 대한 이해를 넓히고 신약 개발에 속도를 더할 것으로 기대된다. 유기분자 등 모든 분자와의 상호작용을 예측할 수 있고 항원-항체 결합 예측도 상당히 좋아졌다는 점에서 항체 신약 설계에 도움이 될 것으로 기대된다.</p> <p dmcf-pid="0iaAvKA8Iq" dmcf-ptype="general">백 교수는 “처음 알파폴드가 나왔을 때 신약 개발이 빨라질 거라고 기대했지만 실제로는 굉장히 미미했는데 단백질 구조만 고려했기 때문”이라며 “신약을 개발하려면 단백질 구조뿐 아니라 단백질에 어떤 유기분자가 결합할 수 있는지, 항체 신약을 설계한다면 어떤 항체가 어디에 어떻게 결합할 수 있을지 예측을 잘할 수 있어야 한다”고 설명했다.</p> <p dmcf-pid="pq24gY41sz" dmcf-ptype="general">문세영 동아사이언스 기자 moon09@donga.com </p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아일보. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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