“생명요소인 단백질도 설계, 제조한다”
- 단백질의 자연 진화과정을 밝혀 신 기능 단백질 설계 기술 개발
- 의약용 단백질 및 산업용 효소 창출 등 생명공학 분야에서 광범위하게
활용될 수 있는 기반 기술
- 사이언스誌에 중요 논문 중 하나로 소개 : 별도“Perspective"란에
자세한 연구 내용 설명
KAIST 생명과학과 김학성(金學成, 48) 교수 / 박희성(朴熙成, 35) 박사팀이 개발한 ‘신 기능 단백질 설계 기반 기술’이 세계적 학술지인 사이언스 誌에 1월 27일자로 발표했다.
“기존에 존재하는 단백질 골격을 이용한 신 기능 단백질의 설계와 창출 (Design and evolution of new catalytic activity using an existing protein scaffold)“이라는 제목으로 발표되는 이 기술에 대해 사이언스誌는 별도의 “Perspective"란에 연구 내용을 자세히 설명하여, 그 중요성과 파급 효과를 강조하고 있다.
金 교수팀은 자연계에서 단백질이 진화해온 복잡한 과정을 단순화시켜 새로운 기능을 가진 단백질을 효율적으로 설계하고 제조하는 기반 기술을 개발하였다. 이 기술은 의약용 단백질 및 산업용 효소의 개발 등 생명공학 분야에서 광범위하게 활용될 수 있으며 바이오기술(BT)의 산업화라는 점에서 주목된다.
생물체내에는 5만 종류 이상의 다양한 기능을 수행하는 단백질이 존재한다. 자연 진화 과정에서 생성된 다양한 단백질들은 기존 유전자의 염기서열이 변형된 것뿐만 아니라 임의의 길이나 염기서열을 갖는 유전자 조각들이 오랜 시간에 걸쳐 삽입, 제거, 재조합 등의 복잡한 과정의 단계를 거쳐서 만들어진 것으로 밝혀지고 있다.
단백질은 20개의 아미노산으로 구성된 고분자물질로 생명체가 살아가는데 필수적인 역할을 수행한다. 예를 들어 p53 이라는 단백질은 암을 억제하는 기능을 하고, 많은 효소는 우리가 섭취한 음식물로부터 우리 몸에 필요한 복잡하고 다양한 물질과 에너지를 효율적으로 생산하는 역할을 한다. 이러한 단백질은 의약용, 치료용 혹은 산업용으로 광범위하게 사용되고 있다.
특히, 단백질의 일종인 효소(Enzyme)는 최근 선진국을 중심으로 대대적인 연구개발 및 산업화가 추진되고 있는 화이트 바이오테크(White Biotech)분야의 핵심으로 부각되고 있다. 세계적 화학기업, 제약기업, 생명공학 기업들이 산업 목적에 맞는 효소의 개발에 집중적으로 투자하고 있다. 그러나 대부분의 단백질은 특이성, 리간드와의 친화성, 안정성, 활성 등이 실제 의약용이나 산업적으로 사용하기에는 많은 한계점을 가진다. 이를 해결하기 위해 목적에 맞는 특성이나 새로운 기능을 지닌 단백질을 설계하고 창출하는 연구가 지속적으로 진행되어 왔지만 아직까지 만족할 만한 연구 결과는 보고되지 않았다.
金 교수팀은 생물체내에는 수많은 종류의 단백질이 존재하지만 기본적인 골격의 수는 한정되어 있어 서로 다른 기능을 수행하는 단백질들의 경우라도 그 골격은 유사하거나 동일한 경우가 많다는 점에 착안, 새로운 기능을 가진 단백질 설계에 필요한 요소를 기존의 단백질 골격에 동시에 조합적으로 삽입함으로써 신 기능 단백질을 제조할 수 있는 기술을 성공적으로 개발할 수 있었다.
개발된 신 기능 단백질 설계 기술은 앞으로 새로운 단백질 의약품 개발, 산업용 효소 개발, 합성 생물학, 화이트 바이오테크놀러지(White Biotechnology), 생유기 합성 및 단백질 공학 분야에서 광범위하게 활용되어 생명공학의 산업화에 크게 기여할 것으로 기대된다.
또한, 이번 연구결과는 자연계에서 단백질이 어떠한 진화 과정을 거쳐 현재와 같은 다양한 단백질이 존재하게 되었는지에 대한 중요한 해답을 주고 있어 기초 생명과학 분야에서도 매우 획기적인 연구결과로 인식되고 있다.
사이언스誌 투고의 주역인 金 교수는 최근 국제공학회(ECI)에서 주관하는 국제학술대회인 제 18차 효소공학 학술대회(Enzyme Engineering)를 지난해 10월 국내에 유치하여 성공적으로 개최하는 등 국제적으로도 활발한 활동을 펼치고 있다.
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기존 약물 개발 방식은 질병을 일으키는 원인이 되는 표적 단백질(예: 암세포 수용체)을 정하고, 그 단백질에 잘 달라붙어 작용을 막을 분자(약물 후보)를 찾는 방식으로 수많은 후보 분자 대상으로 진행하다 보니 시간·비용이 많이 들고 성공 가능성도 낮았다. 우리 대학 연구진이 표적 단백질 정보만 있으면, 사전 정보(분자)가 없어도 딱 맞는 약물 후보를 설계해 주는 AI를 개발해서 신약 개발의 새로운 가능성을 열었다. 우리 대학 화학과 김우연 교수 연구팀이 결합하는 약물 후보 분자의 사전 정보 없이 단백질의 구조만으로, 그에 꼭 맞는 약물 후보 분자와 그 결합 방식(비공유 결합성 상호작용)까지 함께 설계 및 최적화까지 할 수 있는 인공지능 모델 ‘BInD’를 개발했다고 10일 밝혔다. 이 기술의 핵심은 ‘동시 설계’다. 기존 AI 모델들은 분자만 만들거나, 만들어진 분자와 단백질의 결합 여부만 따로 평가했다. 반면, 이번
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