[뉴스] 구글AI, AlphaProeo, 단백질 결합 정도까지 예측

아래 동영상을 보시면 되는데, 제 느낌이 설명하는 사람이 정확하게 이해하고 있다는 느낌이 들지는 않습니다. 사실 생명과학 배경 지식이 없이 설명하기 어려울 수는 있는데요.

배경 지식으로 단백질은 아미노산의 서열로 열역학적 안정성이 있고, 고정된 것이 아니라 동적인 평형 상태에 있어 여러 구조를 오가는 경우가 많고, 온도, pH, 이온 강도 등 환경 조건에 크게 영향을 받습니다. 따라서, 단순히 아미노산 배열만 안다고 해서 3차원의 어떤 구조의 단백질이 되는지 예측하는 것은 대단히 어려운 일입니다. 이 작업을 컴퓨터로 시뮬레이션 하는 AI도구가 이미 발표된 AlphaFold입니다.

이번에 발표된 AlphaProteo는 여기서 한 차원 더 나아가서, 목표로 하는 3차원 단백질에서 특정 부위에 단단하게 결합하는 결합체의 아미노산 서열을 예측해줍니다. 이게 왜 유용하냐? 설명에는 1. 신약개발 가속화 2. 항체 지료제 개발, 3. 바이오센서 개발, 4. 항바이러스 치료제, 5. 산업용 효소 개선 같은 다소 모호한 설명만 있는데요.

아래 동영상에 나오지 않지만, 실제 가능한 몇 가지 예를 들어보면, 

• AphaProteo는 특정 세포나 조직에 선택적으로 결합하는 단백질을 설계 할 수 있습니다. 예를 들어, 암세포 표면의 특정 수용체에 강하게 결합하는 단백질을 설계할 수 있는거죠. 이 단밸질에 항암제를 연결하면, 약물을 정확히 암세포에 전달 할 수 있어 부작용을 줄이고 치료 효과를 높일 수 있습니다.
• 코로나바이러스의 중화: AlphaProteo로 코로나 바이러스 표면의 스파이크 단백질과 결합하는 단백질 결합체를 만들어서 인간 세포 감염을 저해하는 것도 가능하고요
• 진단용 바이오 마커: 특정 질병에 높은 친화력으로 결합하는 단백질을 설계하여, 혈액이나 체액에서 질병 관련 단백질을 빠르고 정확하게 검출할 수 있는 진단키트를 만들 수 있습니다.
• 항생제 내성 박테리아: 박테리아 특정 단백질을 표적으로 하는 새로운 단백질 결합체를 설계할 수 있는데, 박테리아 생존에 필수적인 단백질 기능을 방해해 기존 항생제 내성을 가진 박테리아 제거에 활용할 수 있습니다. 

위에 적은 내용이 가능한 이유를 배경지식으로 설명해보면:

• 아래처럼 바이러스는 Spike 단백질이, 우리 세포는 수용체 단백질이 존재합니다. 우리 세포의 Receptor는 원래 바이러스를 수용하기 위한 목적이 아니라, 정상적인 세포 기능 수행을 위해 존재합니다. 예를들어, 코로나바이러스의 주요 수용체인 ACE2는 혈압조절에 관여합니다.
• 바이러스는 수많은 돌연변이를 통해서 세포표면 Receptor와 결합하는 Spike 단백질을 가진 경우에만 살아남게 됩니다. 인간 세포를 감염시켜 복제가 가능하니까요. 그렇지 못한 바이러스는 증식하지 못하니 소멸하게 됩니다.
• 바이러스 스파이크 단밸질과 세포 표면 수용체는 정확히 Lock & Key 모델로 결합할 때 바이러스 스파이크 단백질은 구조적 변화를 일으키고 세포막과 membrane fusion(막 융합)을 촉진 합니다. 
• Endocytosis르 통해서 바이러스 게놈이 세포 내로 진입하게 됩니다.

https://youtu.be/miIN4Gtx21A?si=oXkjNFLfJCtB1ysE