AI기술 활용해 거미독에서 항균기능성 소재 찾았다
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인공지능(AI)을 활용해 염증 방지·세포 활성화·세포 생성 촉진 등 역할을 하는 아미노산 중합체인 펩타이드의 항균 기능성을 예측할 수 있게 됐다.
환경부 국립생물자원관은 성정석 동국대 교수 연구진과 공동연구로 고초균, 대장균, 녹농균, 황색포도상구균, 표피포도상구균에 대한 항균 기능성을 예측할 수 있는 딥러닝 기반의 '펩타이드 탐색 모델'을 개발했다고 밝혔다.
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(서울=연합뉴스) 홍준석 기자 = 인공지능(AI)을 활용해 염증 방지·세포 활성화·세포 생성 촉진 등 역할을 하는 아미노산 중합체인 펩타이드의 항균 기능성을 예측할 수 있게 됐다.
환경부 국립생물자원관은 성정석 동국대 교수 연구진과 공동연구로 고초균, 대장균, 녹농균, 황색포도상구균, 표피포도상구균에 대한 항균 기능성을 예측할 수 있는 딥러닝 기반의 '펩타이드 탐색 모델'을 개발했다고 밝혔다.
연구진은 항균 펩타이드 데이터를 학습한 AI 모델을 자생거미인 별늑대거미의 독샘 전사체(유전체에서 전사되는 RNA 총체)에 적용했고, 신규 항균 펩타이드를 두 종류 발굴하는 데 성공했다.
거미 독에 있는 펩타이드는 세포파괴와 신경마비 특성이 있어 약품·식품·화장품의 기능성 소재로 활용되고 있다.
연구진은 AI 모델을 통해 다른 자생생물에 있는 항암 펩타이드를 찾기 위한 작업도 진행 중이다.
국립생물자원관은 "이번 연구는 단백질체 분석 등 기존 방식으로는 찾지 못하는 신규 기능성 펩타이드를 발굴했다는 데 의미가 있다"면서 "시간과 비용의 한계를 극복하고 기능성 후보물질 개발의 효율을 높일 것"이라고 강조했다.
한편 별늑대거미는 거미줄을 치지 않고 돌아다니며 사냥하는 '배회성' 거미다.
배회성 거미의 독액은 한곳에 정착해 그물을 치고 살아가는 '조망성' 거미보다 식중독균과 대장균 등의 세포막을 파괴하는 능력이 5∼19배 높은 것으로 알려져 있다.
honk0216@yna.co.kr
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