마틴 슈타이네거 서울대 생명과학부 교수. 서울대 생명과학부 제공.


마틴 슈타이네거 서울대 생명과학부 교수 연구팀이 대규모 단백질 구조 데이터를 초고속으로 분석할 수 있는 기술 '폴드메이슨'을 개발했다. 폴드메이슨은 최대 1000배 빠른 속도로 단백질의 3차원 구조와 아미노산 서열 정보를 분석할 수 있다.
사람과 박테리아가 바이러스에 대항하는 특정 단백질의 3차원 구조가 유사하다는 점을 밝혀 인간 면역 시스템과 단백질의 진화를 추적하는 데 도움이 될 전망이다.?연구결과는 29일(현지시간) 국제학술지 '사이언스'에 게재됐다.
야마토통기계단백질은 아미노산 서열이 복잡하게 접힌 3차원 구조를 통해 질병이나 노화와 관련된 생물학적 기능을 수행한다. 단백질 구조의 진화 과정을 이해하는 것은 질병의 원인을 밝히고 새로운 치료법을 찾는 데 매우 중요하다. 최근 인공지능(AI) 기술의 발전으로 방대한 단백질 구조 데이터가 쏟아지고 있지만?기존 분석 기술은 연산 속도가 느리고 확장성에 한계 바다이야기5만 가 있다.?
특히 단백질 간 아미노산 서열 유사도가 25% 이하로 매우 낮아 분석이 거의 불가능했던 영역인 '트와일라이트 존'은 기존 방식으로 접근하는 데 한계가 있다. 이 영역의 단백질들은 서열 차이가 크지만 구조적으로는 유사할 수 있어?수십억 년의 진화 과정을 규명하는 데 큰 걸림돌이다.
연구팀은 단백질의 3차원 구조 릴게임온라인 와 아미노산 서열 정보를 통합적으로 분석하는 새로운 소프트웨어 '폴드메이슨'을 개발했다. 폴드메이슨은 기존 기술보다 100배에서 최대 1000배 빠른 속도를 내면서도 높은 정확도를 확보했다. 그동안 분석이 까다로웠던 트와일라이트 존을 포함해?거의 모든 단백질 계열을 폭넓게 비교하고 분석할 수 있다.
연구팀은 폴드메이슨의 성능을 검증하기 위 오션파라다이스예시 해 구글 딥마인드의 단백질 구조 예측 인공지능(AI) '알파폴드' 데이터베이스에서 추출한 160개의 단백질 군집을 분석했다. 각 군집은 진화적으로 매우 먼 관계에 있지만 구조적으로는 유사한 단백질 20개로 구성됐다.
분석 결과?폴드메이슨의 정확도는 기존 구조 기반 분석 도구들과 비슷하거나 더 높고 속도는 36배에서 970배 빠르다.
야마토게임장연구팀은 폴드메이슨을 활용해 인간과 박테리아는 진화적으로 수십억 년 전에 갈라진 생명임에도 바이러스에 대항하는 특정 단백질의 3차원 구조는 유사하다는 사실을 확인했다. 이 발견은 우리 몸의 면역 시스템이 어디서부터 시작됐는지를 밝히는 중요한 실마리를 제공한다.
슈타이네거 교수는 "이번 연구 성과는 수십억 년에 걸친 단백질 진화를 대규모로 추적할 수 있는 새로운 가능성을 제시했다"며 "향후 대규모 구조 변이 분석을 통해 질병 관련 단백질의 기능적 차이를 규명하고 새로운 신약 표적을 발굴하는 데 기여할 것"이라고 밝혔다.
[임정우 기자 jjwl@donga.com]