구조 기반 단백질 설계와 구조생물학의 역할, 그리고 인공지능을 활용한 도구들

Abstract

단백질 설계는 자연계에 아직 존재하지 않지만 원하는 기능을 갖는 단백질을 창조하는 작업이다. 단백질에 대한 구조생물학 연구의 성과가 축적되면서, 과학자들은 1차 구조 (아미노산 서열)에 숨겨진 3차 구조 형성 (접힘)의 패턴을 어느 정도 예측할 수 있게 되었다. 특히, 인공지능, 머신러닝에 기반한 구조 예측 모델이 성공을 거두고, 원하는 기능의 단백질을 3차 구조에 기반하여 그 서열을 뽑아낼 수 있는 기술적 진보가 최근 3~4년 내에 급속하게 이루어졌다. 본 논문에서는 구조생물학이 단백질의 구조-기능 상관관계의 이해에 기여한 바를 정리하고, 이를 바탕으로 데이터 학습을 수행하면서 개발된 다양한 인공지능 도구들을 개괄적으로 설명하고자 한다. 특히, 피부장벽 항상성에 중요한 단백질은 3차 구조 및 4차 구조에 대한 정보가 상당히 부족한바, 인공지능 도구 및 구조생물학 도구를 적절한 작업 흐름으로 사용한다면 주요 단백질의 구조와 기능의 이해를 증진할 수 있다. 나아가 예측 구조와 신규 설계 단백질을 바탕으로 피부 장벽질병의 예방 및 치료에 도움이 되는 해결책을 마련할 수 있을 것이다.