1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드

화합물 유사성은 방대한 화합물 데이터베이스에서 유사한 화합물을 빠르게 탐색하기 위해 널리 사용되고 있는 방법입니다. 계산의 속도와 편의성을 위해 주로 전체적인 화학구조가 얼마나 비슷한 지를 판단하여 화합물 유사성을 정의하는 경우가 대부분입니다. 하지만 이 같은 구조적 유사성 방법의 단점은 화합물의 기능적 유사성을 잘 표현하지 못한다는 점에 있습니다. 실제로 비슷한 화학구조 임에도 불구하고 전혀 다른 기능을 수행하거나 반대로 상당히 다른 화학구조를 가지고 있음에도 같은 기능을 수행하는 경우가 빈번하게 발견되고 있기 때문입니다.

본 연구에서는 화합물의 기능적 유사성을 보다 정확하게 측정하기 위해 화합물이 결합하는 단백질의 진화 정보와 classification similarity learning이라는 기계학습 방법을 이용하였습니다. 화합물의 기능은 단백질과의 결합에 의해 결정되기 때문에 같은 단백질에 결합하는 화합물들은 비슷한 기능을 수행할 가능성이 높고 따라서 높은 유사성 점수를 갖도록 데이터를 학습시켰습니다. 더욱이, 같은 단백질에 결합하진 않더라도 진화적으로 가까운 단백질에 결합하는 화합물들의 정보를 부가적으로 추출해서 이용함으로써 기계학습 방법이 가지는 단점을 극복하고 예측의 정확도를 현저하게 높일 수 있었습니다.

본 논문의 기본 아이디어는 사실 2011년 작성한 박사학위 졸업 논문에서 처음 시작되었습니다. 그 당시에 화합물의 유사성 계산을 위한 비슷한 개념을 제시하였고 좋은 성능을 보이는 것까지 확인하였지만 왜 성능이 좋아지는 지에 대한 설명을 하지 못했습니다. 한 동안 이문제를 해결하지 못하고 있다가 최근 들어 비로소 해당 방법의 동작 원리에 대해 개념적으로 제시할 수 있게 되었고 이를 바탕으로 보다 좋은 성능의 방법을 개발할 수 있게 되었습니다. 오래전 시작했던 연구지만 이를 바탕으로 새로운 개념을 제시할 수 있게 되어 무척 기쁘게 생각합니다

2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁드립니다.

한국과학기술연구원 (KIST) 강릉분원 천연물연구소는 천연물에 대한 다양한 연구를 수행하고 있는 정부출연연구소입니다. 한국에서 천연물을 연구소 이름으로 가지고 있는 유일한 곳으로 천연물 연구에 특화된 연구소입니다. 또한 천연물 라이브러리를 관리하고 분양하는 생물자원 기탁등록보존기관이기도 합니다. 제가 속해 있는 천연물인포매틱스연구센터는 천연물에 대한 생물정보학 연구와 함께 천연물 화학에서부터 면역학, 나노, 생화학, 천연물 생리활성 연구 등 다양한 분야의 연구자들이 활발하게 천연물을 주제로 공동 연구를 수행하고 있습니다. 전통적인 활성 기반의 천연물 연구 뿐만 아니라 최신의 인공지능 기술, 오믹스 기술 등 다양한 생물정보학 기술을 접목한 융합 연구도 활발히 수행하고 있는 상황입니다.

천연물은 수없이 다양한 화합물의 보고이며 현재까지 많은 신약 물질이 천연물에서 개발된 바 있습니다. KIST 천연물연구소에서는 이 같은 기능성 천연물에 대한 전주기적 연구를 통해 천연물 신약 개발을 목표로 "천연물로 인류의 행복을" (천인행) 이라는 슬로건을 가지고 연구를 수행하고 있습니다. 또한 지리적으로 강릉에 위치하고 있어 맑은 공기와 대관령 그리고 동해 바다의 아름다운 자연 경관을 바로 근처에서 즐길 수 있다는 장점도 있습니다.

3. 연구활동과 관련된 앞으로의 계획이 있으시다면?

화합물 유사성은 신약후보물질을 탐색하는 중요한 기술 중 하나로써, 이미 알려진 기능성 화합물과 비슷한 신규 화합물을 찾아 새로운 신약후보물질로 개발하는데 활발하게 이용되고 있습니다. 따라서 기능성 화합물을 보다 정확하게 탐색할 수 있는 인공지능 기반의 화합물 유사성 계산 방법은 기본적인 화합물 탐색에서부터 신약후보물질 발굴에까지 광범위하게 사용될 수 있는 기술이 될 것으로 기대합니다.

천연물은 복합적인 물질들이 제각각 기능을 수행하며 전체적인 효능을 보이는 경우가 많습니다. 이 같은 복합 물질의 작용 기전을 명확하게 파악하는 건 쉽지 않은 일이지만 글로벌 시장 진출을 위해서는 반드시 해야 하는 일이기도 합니다.  따라서 복합적인 천연물의 유효 성분들을 단일 화합물 수준에서 명확하게 정보화 할 수 있다면 본 연구와 같은 최신의 인공지능 기술과 함께 천연물의 작용 기전을 밝히는데 많은 도움이 될 것입니다. 향후 천연물 정보 데이터베이스를 지속적으로 구축하고 이를 이용한 새로운 생물정보학 방법의 개발을 통해 글로벌 시장 진출이 가능한 천연물 유래 의약품 소재를 발굴하는 연구를 수행할 계획입니다.