스웨덴 샬머스공과대학교와 리투아니아 빌니우스대학교 생명과학 센터 소속 전문가로 구성된 연구팀이 사이언스 데일리에 단백질을 생성하는 인공지능(AI) 관련 논문을 게재했다. 연구팀이 단백질 생성 AI를 개발한 목적은 의약품 개발 속도를 높이기 위한 것이다.
AI로 단백질 생성한다
현재의 단백질 공학에 사용되는 방식이 임의로 돌연변이를 선택하고, 단백질 배열 과정을 거친다. 그러나 추가로 임의 돌연변이를 선택한다면, 단백질의 활동이 줄어드는 문제가 있다.
이와 관련, 이번 연구를 이끈 알렉세즈 젤레즈니악(Aleksej Zelezniak) 부교수를 중심으로 구성된 연구팀은 "결과적으로 기존의 방식을 여러 차례 거쳐 단백질을 생성하는 과정은 막대한 비용이 소요되면서 오랜 시간이 걸린다. 또, 수백 개의 변종을 검토하고 단백질 생성 작업을 끊임없이 진행해야 한다"라고 설명했다.
이어, 그는 "그러나 이번에 새로 개발한 AI 기반 단백질 설계 방식은 컴퓨터 설계를 이용해 단 몇 주 만에 단백질을 생성한다"라고 덧붙였다.
연구팀은 딥러닝을 적용한 AI 기반 단백질 생성 방법인 프로틴GAN(ProteinGAN)을 채택했다. 첫 번째 단계로 AI가 훌륭한 단백질 연구와 관련된 다량의 데이터를 제공한다. 그리고, AI가 데이터를 학습한 뒤, 학습한 내용을 기반으로 새로운 단백질을 생성한다.
그와 동시에 AI의 또 다른 부분은 합성 단백질이 가짜인지 아닌지 판단한다. 그리고, AI가 자연적인 단백질과 합성 단백질을 분리할 수 없게 될 때까지 시스템으로 단백질을 보낸다.
연구팀은 이 과정에서 AI를 이용해, 기능성 평가에 사용할 수 있는 자연적인 형태와 같은 물리적 특성을 보인 매우 다양한 단백질 변종을 생성했다.
AI 단백질 생성 연구, 그 효과는?
이번 연구에 참여한 마틴 엥퀴비스트(Martin Engqvist) 부교수는 "단백질 제작 속도를 높이는 것은 효소 촉매 개발 비용을 절감하는 데 가장 중요한 요소이다. 이는 환경적으로 지속가능한 업계의 단백질 생성 처리 방식과 소비자 제품을 제시하는 데 큰 역할을 한다"라고 설명했다.
결과적으로 연구팀이 실험한 AI 단백질 생성 기법이 제약 업계에 보급된다면, 의약품 개발 속도를 높이는 데도 도움이 될 것으로 기대된다.
젤레즈니악 부교수는 "이번 연구는 컴퓨터 과학과 생물학을 접목한 여러 학문 분야에 걸친 연구였다. 연구팀은 AI로 설계한 단백질의 특성을 실험할 완벽한 환경을 갖추었다"라고 말했다.
한편, 연구팀은 이후 AI 단백질 생성 기법으로 단백질의 효과 향상과 같은 특정 요소를 개선할 방안을 연구하고자 한다.
[저작권자ⓒ CWN(CHANGE WITH NEWS). 무단전재-재배포 금지]
