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신약후보물질, AI로 발굴 가능해졌다
  • 박설민 기자
  • 기사입력 2022.11.23 16:27

    환경부-동국대 연구팀, 딥러닝 기반 항균 펩타이드 발굴 기술 개발

    • 환경부-동국대 공동연구팀은 딥러닝 기술을 이용해 별늑대거미(사진)의 독에서 항균 펩타이드 후보 물질을 추출하는데 성공했다./ 환경부
      ▲ 환경부-동국대 공동연구팀은 딥러닝 기술을 이용해 별늑대거미(사진)의 독에서 항균 펩타이드 후보 물질을 추출하는데 성공했다./ 환경부

      국내 연구진이 새로운 항균성 단백질 후보 물질(펩타이드)을 인공지능(AI)으로 찾아내는데 성공했다. 신형 항생제 등 새로운 약물 개발 연구에 큰 보탬이 될 것으로 기대된다.

      환경부 국립생물자원관 연구팀은 성정석·장원희 동국대 생명과학과 교수팀과 공동으로 ‘딥러닝 AI기반 항균 펩타이드 발굴 예측 모델’을 개발했다고 23일 밝혔다.

      펩타이드는 수십 개의 아미노산이 연결된 단백질 분자다. 구조가 다양해 체내서 여러 기능을 수행할 수 있는데, 이중 대식세포 내에 존재하는 ‘항균성 펩타이드(AMP)’라고 부른다. 박테리아, 바이러스, 곰팡이 등 다양한 병원체에 대한 항균 효과가 있어, 선천성 면역체계의 핵심 요소 중하나로 꼽힌다. 이에 신규 약물 개발을 위해 새로운 항균 펩타이드 후보물질 발굴 연구가 한창이다. 하지만 복잡한 실험 과정 때문에 단백질체 분석 등 기존 분석 방식으론 한계가 있었다.

      이에 연구팀은 딥러닝 기반 AI의 뛰어난 데이터 분석 및 예측 능력을 항균 펩타이드 후보물질 발굴에 이용하고자 했다. 이 AI에는 5개의 박테리아 종에 대한 ‘다중작업학습(MTL)’ 데이터 학습 기법이 적용됐다. MTL는 하나의 신경망으로 다양한 작업을 동시해 수행시키는 방식이다. 이렇게 하면 각 작업 간에 상호작용이 일어나 하나의 현상만 분석해도 여러 가지 정보를 동시에 얻는 것이 가능하다.

      연구팀은 실험과정에서 이 AI 모델을 이용해 세포 파괴 및 신경마비 등 여러 가지 펩타이드가 존재하는 ‘별늑대거미’의 독을 실제로 분석했다. 그 결과, 별늑대거미의 독에서는 항균기능성이 있을 것으로 예상되는 항균 펩타이드 후보 물질 두 가지를 찾는데 성공했다. 이 두 가지 후보 물질로 테스트를 진행한 결과, 실제 항균 기능성이 있음도 확인됐다. 박테리아 표본에 이 두 후보 물질을 주입한 후 4시간이 지나자 박테리아의 세포막이 파괴돼 사멸하는 것을 확인했다.

      조가연 국립생물자원관 유용자원활용과장은 “이번에 개발한 AI기반 항균성 펩타이드 발굴 기술은 기능성 항균 후보물질 개발 과정 효율을 높이는데 기여할 것으로 기대된다”며 “환경부는 AI를 이용해 생물자원 유래 신규 기능성 소재를 발굴하는 우수한 전문인력이 양성될 수 있도록 지속적으로 지원할 계획”이라고 밝혔다.

      이번 연구 성과는 국제학술지 ‘프론티어스 마이크로바이올로지’에 8월 24일자로 게재됐다.

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