숨겨진 효소 쏙쏙 찾아내는 AI 개발…"친환경적 활용 기대"

KAIST

인공지능(AI)을 활용해 빠르고 정확하게 효소의 기능을 파악할 수 있는 예측 시스템이 개발됐다. 게티이미지뱅크 제공

국내와 해외 연구진이 단백질의 효소 기능을 예측할 수 있는 인공지능(AI)을 개발했다. 빠르고 정확하게 효소의 기능을 파악할 수 있는 예측 시스템이다.  친환경적으로 화학 물질을 생산하는 미생물 세포 공장 개발에 활용될 것으로 기대된다.

KAIST는 이상엽 특훈교수와 버나드 펄슨 미국 캘리포니아대 샌디에이고(UCSD) 교수 공동연구팀이 단백질 서열을 활용해 효소 기능을 예측할 수 있는 AI '딥 EC 프랜스포머'를 개발했다고 24일 밝혔다. 

효소는 생물학적 반응을 촉매하는 단백질이다. 생명체 내 존재하는 다양한 화학 반응과 이에 따라 결정되는 생명체의 대사 특성을 파악하기 위해서는 각 효소의 기능을 이해하는 것이 필수적이다. 효소 고유 번호(EC 번호)는 국제생화학 및 분자 생물학연맹(IUBMB)이 고안한 효소 기능 분류 체계다. 다양한 유기체의 대사 특성을 이해하기 위해선 유전체 서열에서 존재하는 효소의 종류와 EC 번호를 빠르게 분석할 수 있는 기술 개발이 필요하다. 

앞서 단백질의 기능 및 효소 기능 예측을 위해 인공지능을 활용하는 다양한 예측 시스템 또한 보고됐지만 AI의 추론 과정을 직접 확인할 수 없거나 효소 서열 내 아미노산 잔기(최소 단위) 수준으로 해석하지 못하는 문제가 있었다.

연구팀은 심층학습 기법과 단백질 상동성 분석 모듈을 활용해 주어진 단백질 서열의 효소 기능을 예측하는 시스템을 개발했다. 연구팀은 이번 연구에서 더 다양한 효소 기능을 정확하게 예측할 수 있도록 단백질 서열 전체 문맥에서 효소 기능에 중요한 정보를 추출했다. 이를 통해 효소의 EC 번호를 정확하게 예측할 수 있었다. 개발된 인공지능은 총 5360종류의 EC 번호를 예측했다. 

공동연구팀은 나아가 딥 EC 트랜스포머의 인공신경망 내 정보 흐름을 분석해 인공지능이 추론 과정에서 효소 기능에 중요한 활성 부위나 보조 인자 결합 부위 정보를 활용하고 있음을 밝혀냈다. 이를 통해 AI가 학습 과정에서 스스로 효소 기능에 중요한 특징을 파악하고 있음을 확인했다.

이번 논문의 제1 저자인 김기배 KAIST 박사과정생은 “이번에 개발한 예측 시스템을 활용해 아직 밝혀진 적 없던 효소의 기능을 새롭게 예측하고 실험으로 검증할 수 있었다”고 말했다. 그는 또한 “딥 EC 트랜스포머를 활용해 생명체 내 밝혀지지 않았던 효소를 파악함으로써 유용 화합물을 생합성하기 위해 필요한 효소나 플라스틱을 생분해하기 위해 필요한 효소 등 다양한 대사 과정을 새롭게 밝혀낼 수 있을 것”이라고 덧붙였다.

이상엽 특훈교수는 “효소 기능을 빠르고 정확하게 예측하는 딥 EC 트랜스포머는 기능 유전체학의 핵심 기술로서 시스템 수준에서 전체 효소들의 기능들을 분석할 수 있게 한다”며 “이를 활용해 모든 효소 정보를 포함한 대사 네트워크를 기반으로 친환경 미생물 공장 개발을 수행할 수 있을 것”이라고 밝혔다. 연구 결과는 국제학술지 '네이처 커뮤니케이션즈'에 14일 게재됐다.

딥 EC 트랜스포머(DeepEC)의 인공 신경망 구조. KAIST 제공

[박정연 기자 hesse@donga.com]