GIST, 차세대 항생물질 ‘항균 펩타이드’ 인공지능 발굴 모델 개발

“타 모델보다 높은 항균성 예측 정확도”

광주과학기술원 연구팀이 개발한 ‘항균 펩타이드’ 분자 발굴 인공지능 모델. [자료=광주과학기술원]

광주과학기술원(GIST·지스트) 연구진이 차세대 항생물질을 개발하기 위한 ‘항균 펩타이드’ 분자를 발굴하는 인공지능 모델을 개발했다.

지스트는 5일 “남호정 전기전자컴퓨터공학부 교수 연구팀이 항균 펩타이드 치료제 개발을 위한 펩타이드 분자의 항균 효과를 기존보다 정확하게 판별할 수 있는 인공지능 예측 기술(AMP-BERT)을 개발했다”고 밝혔다.

최초의 항생제인 페니실린이 등장한 뒤 다양한 질병을 치료할 수 있는 길이 열렸지만 오남용과 내성이란 부작용이 뒤따랐다.

때문에 뛰어난 항균력에도 내성균의 출현 유발 빈도가 매우 낮은 항균 펩타이드가 차세대 항생물질로 주목받고 있다.

지스트 연구팀의 인공지능 모델은 현재까지 공개된 다양한 예측 모델들과 비교해 실험 조건에 따라 최소 2%에서 최대 13% 높은 항균성 예측 정확도를 보인 것으로 나타났다. 기존 연구들에서는 불가능했던 항균성 연관 주요 펩타이드 부분 서열 정보를 제공해 예측 결과의 해석성 기능을 더했다.

일반적인 항균제 신약 개발은 실험실에서 배양한 미생물에 직접 항균제를 검증하기 때문에 시간과 비용이 많이 소요된다. 최근에는 시간과 비용 문제를 해결하기 위해 컴퓨터를 이용한 연구가 활발히 진행 중이다.

지스트 연구팀의 항균 펩타이드 분자 발굴 모델 또한 항생제 개발 초기 단계에서 활용돼 신약 개발 시간 단축에 이바지할 것으로 기대된다.

남호정 교수는 “인공지능 모델로 다양한 항생제 후보 물질을 단기간에 발굴해 결과적으로 항생제 신약 개발 성공 가능성을 제고하는 데 이바지하길 바란다”고 말했다.