국내 연구팀이 단백질에 기능을 부여하는 구조의 진화 과정을 규명할 수 있는 초고속 분석 플랫폼을 개발했다.

 수십억 년에 걸친 진화를 추적해 단백질에 기반한 질병 원인을 밝히는 데 활용될 것으로 기대된다.

 과학기술정보통신부는 마틴 슈타이네거 서울대 생명과학부 교수 연구팀이 대규모 단백질 구조 빅데이터를 기반으로 한 초고속 다중정렬 분석 기술 '폴드메이슨'(FoldMason)을 개발해 최고 권위 국제학술지 '사이언스'에 30일 발표했다고 밝혔다.

 이런 기대감에 따라 최근 AI 기술 발전과 함께 방대한 단백질 구조 데이터가 쏟아지고 있지만, 문제는 이를 분석하는 기술이 연산 속도가 떨어지고 확장성도 부족해 이를 받치지 못해온 것이다.

 특히 단백질 비교 분석에서 아미노산 서열 유사도가 매우 낮아 기존 서열 기반 방법으로 상동성이나 진화 관계를 판단하기 어려운 이른바 '트와일라이트 존'은 기존 방식으로 접근하기 어려워 단백질 진화 과정을 규명하는 데 걸림돌이 되어 왔다.

 슈타이네거 교수팀은 이를 극복하기 위해 단백질 구조와 아미노산 서열 정보를 통합적으로 활용하는 새로운 구조 정렬 기술을 개발했다.

 폴드메이슨은 기존 기술보다 최대 1천배 빠른 속도를 내면서도 정확성은 높아 한 번에 수십만 개의 단백질 구조를 비교할 수 있는 성능을 갖췄다.

 특히 트와일라이트 존을 포함한 거의 모든 단백질 계열을 비교분석 할 수 있다고 연구팀은 설명했다.

 이번에 연구팀은 폴드메이슨을 통해 인간과 박테리아처럼 완전히 다른 생명체도 바이러스에 대항하는 핵심 단백질 설계도가 수십억 년간 거의 변하지 않고 유지돼 왔다는 사실도 확인했다.

 이는 우리 몸의 면역 시스템이 어디서 시작됐는지 밝히는 실마리를 제공한다고 연구팀은 설명했다.

 이번 연구는 독일 출신 슈타이네거 교수와 호주 출신 카메론 길크리스트 한국기초과학지원연구원(KBSI) 박사 등이 한국 연구 인프라를 바탕으로 국내에서 달성한 성과라는 점에서 의미가 크다고 과기정통부는 평가했다.

 슈타이네거 교수는 "수십억 년에 걸친 단백질 진화를 대규모로 추적할 새로운 가능성을 제시했다"며 "향후 대규모 구조 변이 분석을 통해 질병 관련 단백질의 기능적 차이를 규명하고 새로운 신약 표적을 발굴하는 데 기여할 것"이라고 말했다.