알파고 동생 알파폴드2도 뛰어든 단백질 구조연구

 최근 인공지능이 단백질 구조를 높은 정확도로 예측하는 데 성공했다는 놀라운 소식을 들었습니다. 그 주인공은 구글의 자회사 딥마인드가 개발한 AI '알파폴드2'입니다. 바둑 AI '알파고' 개발사로 널리 알려진 딥마인드가 이번에는 과학계에 도전장을 내밀었습니다.단백질 구조를 예측하는 'AI'의 등장

출처 : 딥마인드 https://deepmind.com/blog/article 알파폴드2'는 작년 11 월에 열린 단백질 구조 예측 대회(CASP : The Critical Assessment of protein Structure Prediction)에 참가하여 세계적인 연구 그룹을 제치고 1위를 기록하였습니다. AI 프로그램이 유전 정보만으로 단백질의 3차원 에 참가하여 세계적인 연구 그룹을 제치고 1위를 기록하였습니다. "이 혈연간 혈관 구조를 찾아내고 혈관, 혈관, 혈관, 혈관, 혈관, 혈관, 혈관, 혈관, 혈관, 혈관, 혈관, 혈관을 규명하지 못했습니다."

알파폴드2는 연구자가 밝혀낸 단백질의 형태, 각 단백질을 만든 '실'의 아미노산 구조를 기계 학습을 통해 습득했다고 합니다. 지난 반세기 동안 연구자들은 X선 결정 실험과 NMR, 초저온 전자현미경(cryo-EM) 등의 실험 기법을 통해 단백질의 입체 구조를 발견했습니다.

현재 단백질의 아미노산 배열은 약 1억 정도로 알려져 있는 것으로 알려져 있습니다. 이 중에서 단백질 체계가 해명된 것은 약 17만 개에 불과합니다. 단백질 하나당 수백 개의 아미노산이 들어 있고, 각 아미노산 쌍의 상호작용 방식이 무수히 있으므로 계산해 보면 천문학적인 숫자인 것입니다.

또한 실험방식 기반의 연구는 수개월이나 수년이 걸리는 데다 막대한 인력과 예산이 필요하기 때문에 관련 연구가 진행되기까지는 상당한 어려움이 있습니다. 이는 코로나19처럼 신종 바이러스가 발생해도 바이러스 분석 연구를 비롯한 백신, 치료제 개발 등이 빠르게 진행되기 어려운 이유이기도 합니다.단백질 연구, 아직도 해야 할 일이 많다

출처 : 픽사베이 단백질에 대한 연구는 앞으로도 해야 할 일이 많습니다. 인간 각자가 고유한 외모를 가지고 있듯이 단백질도 다양한 형태를 띠고 있기 때문입니다. 단백질 연구에 대한 어려움이 있는 상황에서 알파폴드의 등장, 그리고 그 성과는 단백질 구조 분석에서 새로운 시대를 열 수 있을까요?

시간이 지날수록 새로운 기술은 꾸준히 개발되고 있지만 실험실 연구자의 몫은 달라지지 않았습니다. 인공지능 알파폴드2가 많은 양의 데이터를 습득할 수 있었던 것도 그만큼 많은 연구자들이 새로운 연구 성과를 발표해 왔다는 것을 의미합니다. 그럼 단백질의 비밀을 밝혀 내는 연구에는 어떤 것들이 있는 것일까요? KBSI의 연구성과와 함께 살펴보겠습니다.

단백질 비밀을 쫓는 KBSI 연구팀

KBSI 바이오융합연구부의 유종신, 김진영 박사 연구팀, 바이오 의약품(당단백질)의 분석 사례 '단백질'이라는 미지 영역을 개척하기 위해 KBSI도 다양한 연구를 수행하고 있습니다. KBSI 바이오융합연구부 유종신 박사와 김진영 박사 연구팀은 단백질에 결합한 당의 구조와 위치에 따라 당 단백질을 자동으로 분류하는 분석 시스템을 개발했습니다. 이를 활용하면 복잡한 당 단백질 구조도 보다 빠르고 정확하게 결과를 얻을 수 있습니다. 그동안 분석이 어려웠던 '뮤신' 타입의 당 단백질 분류도 세계 최초로 자동 분석할 수 있게 됐다는 점에서 큰 의미가 있습니다.
KBSI바이오융합연구부 이영호 책임연구원·KAIST 공동연구팀, 환경요인에 의한 타우단백질상 거동맨라이와 함께 KBSI바이오융합연구부 이영호 책임연구원은 KAIST 임미희 교수 연구팀과 공동으로 퇴행성 뇌질환의 주요 원인인 타우단백질 연구를 집대성하여 주목을 받았습니다. 이번 연구는 타우단백질이 좋은 기능을 하기 위한 상거동과 질환의 원인이 되는 상거동을 선택하는 데 영향을 주는 환경적 요인을 체계화한 것이 특징입니다. 향후 환경적 요인이 상거동에 영향을 미치기 위한 기반을 밝혀나감으로써 알츠하이머성 치매 등 퇴행성 뇌질환을 극복해 나갈 것으로 기대됩니다!

변화무쌍한 단백질을 연구하는 것은 생명의 비밀을 푸는 '열쇠'이며 질병진단기술과 치료제 개발의 중요한 '단서'를 찾는 것을 의미합니다. 단백질 구조를 예측하는 AI 알파폴드2가 업데이트돼 다시 등장하면 조만간 AI가 노벨상을 받을 날이 올까요.

이에 대해 학계는 섣부른 판단을 그만두자는 입장입니다만. 알파폴드 2는 아직 정확한 소스코드와 논문을 발표하지 않았기 때문입니다. 설령 발표된다 하더라도 실제 현장에 적용되기까지는 다시 많은 연구자 및 관계자들의 노력과 시간이 필요할 것입니다. 빛나는 성과의 이면에는 연구자들의 오랜 세월과 노력이 깃들어 있다는 사실을 잊지 말아야 합니다.

오래 걸리는 만큼 의미 있는 단백질 구조연구, 오늘도 KBSI 연구팀은 생명의 본질을 파악하기 위해 끊임없이 연구합니다.


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