코로나19 바이러스 표면…ORF8 등 단백질 존재
단백질 구조 기반으로 백신 개발 쉽지 않아
단백질 구조 예측하는 인공지능 개발 활발
알파폴드, 코로나19 바이러스 단백질 구조 예측
새로운 신약 하나를 개발하는 데는 길게는 10년 이상이 걸리고, 비용도 수조 원이 든다고 하는데요,
과학계에서 신약 개발에 인공지능을 도입해 신약 개발 기간과 비용을 대폭 단축할 기술을 개발하고 있습니다.
최소라 기자입니다.
[기자]
코로나19 바이러스 표면에는 ORF8 등 20여 종의 단백질이 있습니다.
이 같은 단백질 구조를 알면 단백질에 효과적으로 결합하는 물질을 만들어 백신을 개발할 수 있습니다.
하지만 단백질 구조를 알아내는 건 쉽지 않습니다.
단백질은 아미노산 20개가 일정 순서로 배열된 구조로 성분은 단조롭지만, 서로 상호작용해 복잡한 모양을 띠기 때문입니다.
전 세계 과학자들은 인공지능을 이용해 단백질 구성성분 정보만으로도 단백질 구조 전체를 예측하는 기술을 개발 중입니다.
가장 앞서있는 건 구글 딥마인드의 알파폴드!
다양한 단백질의 정보를 축적해놓은 덕분에 지난 2020년 코로나19 바이러스의 유전 정보가 공개되자마자 바이러스 단백질 20여 종의 구조를 성공적으로 예측할 수 있었습니다.
[딥마인드 관계자 : 코로나바이러스 단백질 중 하나인 ORF8의 실측 자료를 확보했어요. 아주 정확하게 예측했죠.]
국내 연구진이 개발한 인공지능 프로그램입니다.
단백질 두 개의 서열을 입력하자 각 단백질의 구조를 예측할 뿐 아니라 두 단백질이 어떻게 결합할지도 예측해 원자 단위로 보여줍니다.
연구진은 여기서 더 나아가 특정 단백질과 결합할 수 있는 완전히 새로운 단백질을 만드는 기술까지 개발 중입니다.
[석차옥 / 서울대 화학부 교수 : 생체 분자들 간의 상호작용에 대한 데이터는 아주 많지는 않거든요. 그래서 주어진 데이터들을 어떻게 활용해서 인공지능을 학습시키느냐와 인공지능을 어떻게 설계하느냐가 중요하다고 할 수 있습니다.]
또 인공지능을 이용하면 전통적인 방법으로는 발굴할 수 없는 종류의 새로운 신약 후보물질도 만들어낼 수 있을 것으로 내다봤습니다.
지금까지 신약 후보 물질을 발굴하는 데 수개월에서 수년까지 걸렸다면, 이제는 단 몇 분 이내로 줄일 수도 있다는 설명입니다.
단백질 구조를 예측하는 것을 넘... (중략)
YTN 최소라 (csr73@ytn.co.kr)
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