KAIST, 노벨화학상 데이비드 베이커와 ‘AI 단백질 설계’ 성공

AI 통해 원하는 기능 갖는 단백질을 ‘맞춤 제작’ 데이비드 베이커 교수와 단백질 설계 공동연구 논문 내용요약- A. AI 활용 화합물 결합 단백질 설계 방법 개요. B. 코티솔 센서 단백질 설계 방법과 결과. C. 저분자화합물 6종에 대한 신규 결합 단백질 설계와 결합력 검증 결과.=KAIST 제공 한국과학기술원(KAIST)이 과학기술정보통신부 이노코어(InnoCORE) 사업으로 구축된 연구 협력 기반을 통해 노벨상 수상자와 협력해 인공지능(AI) 단백질 설계 기술을 개발했다. KAIST는 이규리 생명과학과 교수(이노코어 사업 AI-CRED 혁신신약 연구단 멘토 교수)가 2024년 노벨화학상 수상자 데이비드 베이커 미국 워싱턴대 교수와 협력해 특정 화합물을 선택적으로 인식하는 인공 단백질의 AI 설계에 성공했다고 9일 밝혔다. (왼쪽부터)이규리 교수, David Baker 교수. 사진=KAIST 제공 이번 연구는 특정 화합물을 인식하는 단백질을 AI를 활용해 처음부터 설계(de novo)하고, 이를 실제로 작동하는 바이오 센서로 구현한 것이 특징이다. 특히 화합물을 인식하는 신규 단백질 설계는 원자 단위의 정밀한 계산이 필요해 오랜 기간 단백질 설계 분야의 난제로 꼽혀왔다. 연구진은 단백질-리간드 상호작용을 정밀하게 반영하는 AI 모델을 개발해 결합 단백질 설계에 성공했으며, 스트레스 호르몬인 코티솔을 포함한 6종 화합물에 대해 각각 인공 결합 단백질을 설계하고 실험으로 기능을 확인했다. 특히 코티솔 결합 단백질을 기반으로 화학 유도 이합체를 설계해 바이오 센서를 구현했다. 해당 기술은 미국에서 임시 특허를 출원한 상태다. 이번 성과는 향후 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 혈액 속 바이오마커를 정밀 감지해 질병을 조기 진단하거나, 특정 분자를 선택적으로 인식하는 단백질 설계를 통해 표적 치료제 개발에도 기여할 수 있다. 환경 오염 물질을 감지하는 맞춤형 바이오 센서 기술 구현도 가능해질 전망이다. 이규리 교수는 “앞으로 질병 진단, 신약 개발, 환경 모니터링 등 다양한 분야에서 활용될 수 있는 단백질 설계 기술로 확장해 나갈 계획”이라고 말했다. 한편 이번 연구는 이규리 교수가 제1저자로, 데이비드 베이커 교수가 교신저자로 참여했으며 지난달 28일 네이처 커뮤니케이션즈에 게재됐다.