서강대 학부 졸업생 최주영, 단백질 결합예측 국제학술지 게재

학부 졸업생 신분으로 단독 연구…국제저명학술지 iScience 논문 게재

서강대 생명과학과 최주영. (사진=서강대 제공) *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스]이주영 인턴 기자 = 서강대 생명과학과 최주영 졸업생이 단독연구를 통해 새로운 단백질 결합 예측 방법을 개발했다. 연구 논문은 국제저명학술지 Cell의 학제간연구 전문 자매지인 iScience(Impact Factor = 5.8)에 게재됐다고 서강대가 28일 전했다.

단백질 결합은 수많은 생명현상의 기반이 된다. 단백질 결합을 빠르게 탐색하기 위해서는 컴퓨터를 기반으로 한 단백질 결합 예측이 필요하다. 현재까지 가장 정확도가 높은 예측 방법은 기존에 밝혀진 단백질 결합과 비교하는 방법이다.

그러나 이는 새로운 단백질 결합을 찾는데 부적합하다. 대안책으로 물리적 계산을 통해 결합을 계산하는 단백질 도킹(Protein docking)을 단백질 결합 예측에 이용하고자 하는 시도가 있었으나 정확도가 부족하고 계산력이 많이 소요돼 외면됐다.

최주영은 단백질 결합이 가지는 생화학적 특징인 특이성을 물리적으로 해석해 단백질 결합에서 좁은 깔때기 모양의 결합에너지 분포가 나타날 것으로 예측했다. 단백질 도킹 프로그램을 통한 천여 개의 단백질 결합을 분석한 결과 예측이 맞아떨어짐을 확인했다. 이러한 결합에너지 분포를 학습시킨 딥러닝 모델을 이용해 단백질 결합을 예측하는 데 성공했다.

본 예측은 개인 컴퓨터로도 몇십 분 내로 계산 가능할 정도의 계산량이 적다고 한다. 가장 널리 쓰이는 단백질 결합 확인 실험 방법인 효모-2-잡종법과 비교했을 때 정확도가 비슷하거나 더 높았다.

단백질 결합의 특이성을 활용한 접근법을 통해 다양하고 결합력이 약해 결합분석이 매우 어려웠던 단백질 효소-기질 결합을 높은 정확도로 예측함을 확인했다.

최주영은 현재까지 SCI급 학술지에 2편의 1저자 논문과 6편의 공저자 논문을 발표하고 1건의 특허를 냈다. 이번 논문은 학부 출신 개인 신분으로 연구비 지원이나 연구팀 없이 단독으로 진행했다고 한다.

본 연구는 iScience에 실린 약 8천 건의 논문 중 '최근 한 달간 가장 많이 읽힌 4편의 논문' 중 하나로 선정되기도 했다.

☞공감언론 뉴시스 jooyoung4452@newsis.com