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단백질 변형 예측 연구 ‘비상한 관심’...그간 어려웠던 세포 내 단백질 변형 인공지능 통해 예측
Bio통신원(전북대학교)
생명체에 빼놓을 수 없는 단백질은 구조가 복잡하고 다양한 변형이 발생하기 때문에 세포 내에서 어떻게 변화하는가를 예측하기가 매우 어렵다. 이러한 단백질의 변화를 인공지능을 통해 예측한 연구 결과가 나와 비상한 관심을 끌고 있다.
전북대학교 정길도 교수팀(공대 전자공학부)은 인공지능을 통해 단백질 변형을 예측한 연구 논문(Post-translational modification prediction via prompt-based fine-tuning of a GPT-2 model)을 SCIE급 저널인 『네이처 커뮤니케이션(Nature Communications)』 최신호에 발표했다고 26일 밝혔다. 연구에는 타야라 히랄 교수(국제이공학부), 팔리스타 세레스타 통합과정생(전자공학부, 지도교수 정길도), 칸들지반 박사과정생(에너지-AI 융합공학과) 등이 참여했다.
연구팀은 자체 개발한 인공지능인 ‘PTMGPT2’ 모델을 통해 단백질의 변화를 예측했다. 이를 통해 생물체 내에서 단백질이 어떠한 경로를 통해 작동되는가를 파악할 수 있었다고 연구팀은 밝혔다.
이 연구의 중요한 의미는 그간 변화 예측이 어려웠던 단백질의 비정상적인 생성으로 인해 발생하는 알츠하이머, 파킨슨, 암 등의 발생 메커니즘을 근본적으로 이해할 수 있게 되었다는 것이다.
따라서 연구의 결과를 활용하면 비정상적인 단백질 변형으로 발생하는 질병의 치료법 개발을 가속화 할 수 있으며, 치료용 단백질 설계에 적용하여 신약 개발에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
특히 인공지능을 생명과학에 적용한 ‘생물정보학’이 새로운 학문 분야로 등장하고 있는 상황에서 이같은 생물정보학적 연구를 통해 이전에 알 수 없었던 생명현상을 규명할 수 있게 되고, 인공지능을 활용한 연구가 질병 치료에 널리 활용될 것으로 기대되고 있다.
연구책임자인 정길도 교수는 “우리 연구팀은 인공지능을 활용해서 세포 내에서 단백질이 만들어진 후에 일어나는 다양한 화학적 변형을 예측해냈다”며 “이 연구를 더욱 발전시켜 단백질 이상으로 인한 질병을 치료할 수 있는 방법을 제시하고, 효능과 안전성이 입증된 신약 개발을 통해 인류복지에 기여하고 싶다”라고 밝혔다.
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부의 ‘중견연구’ 및 ‘생애 첫 연구’ 사업의 지원을 받아 수행되었다.
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