동국대학교 의과대학 남주현 교수 연구팀, 머신러닝 기반 신약 표적 발굴 새 지평 열어

'신약개발 패러다임 바꾼다'

동국대학교 의과대학 생리학교실 남주현 교수와 내과학교실 김우경 교수 공동 연구팀이 신약개발의 새로운 방법론을 제시해 주목받고 있다. 

이번 연구 결과는 이론적 발견을 넘어 실제 신약 개발로 이어질 가능성이 크다는 점에서 의미가 있다.

왼쪽부터 남주현 교수, 노재원 학생, 김우경 교수. 동국대 제공

이 연구결과는 생명과학 분야의 권위지인 '미국국립과학원회보(PNAS)'에 게재돼 그 혁신성과 실용성을 인정받았다.

이번 연구는 분자 도킹과 머신러닝을 결합한 혁신적인 신약개발 방법론 개발로 신약개발의 새 지평을 제시했을뿐만 아니라 TMEM16A 단백질의 두 가지 조절 부위 발견 및 검증을 통해 암·심혈관질환 등 난치성 질환 치료제 개발 가능성 확인했다.

또 동국대 의과대학 졸업생이 제 1저자로 의과대학 재학 시절부터 시작된 연구가 세계적 연구 성과로 이어진 성공적인 의과학자 양성 사례로 관심을 받고 있다.

우리 몸의 혈압과 체액 조절에 핵심적인 역할을 하는 칼슘의존성 염소이온통로인 TMEM16A는 암 세포의 성장과 혈관의 수축에도 깊이 관여하는 중요한 막수송체이다. 

최근 이 단백은 고혈압, 심장병, 암 등 난치성 질환의 치료 표적으로 주목받고 있다. 

연구팀은 분자 도킹과 머신러닝 기반 클러스터링 알고리즘을 결합한 새로운 방식으로 TMEM16A 단백질의 약물 결합 부위를 성공적으로 예측했다. 

이 예측의 정확성은 전기생리학 실험, 분자동역학 시뮬레이션 등 다양한 첨단 연구기법들을 통해 추가 검증됐다.

이를 통해 연구팀은 TMEM16A 단백질에 서로 다른 두 개의 약물 결합 부위를 발견했다. 

이를 바탕으로 기존에 알려진 TMEM16A 관련 약물들을 체계적으로 재분류하는데 성공했다. 이러한 결과는 향후 암과 심혈관질환 치료제 개발에 핵심적인 단서를 제공할 것으로 기대된다.

남주현 교수는 "이번에 개발한 알고리즘은 단백질의 약물 결합 부위를 정확하게 예측할 수 있는 만큼 신약 개발 과정의 시행착오를 크게 줄일 수 있다"며 "더욱 중요한 것은 이 기술이 TMEM16A 외의 다른 질환 관련 단백질들에도 적용할 수 있다는 점으로 앞으로 컴퓨터 기반 약물 스크리닝과 인공지능을 접목시켜 새로운 치료제 후보물질 발굴도 가능할 것으로 기대된다“고 말했다.

김우경 교수는 "이번 연구는 기초의학과 임상의학의 협력이 얼마나 중요한지를 보여주는 좋은 사례라며, "앞으로도 이러한 공동연구를 통해 환자 치료에 실질적으로 도움이 되는 연구들을 지속해 나갈 것"이라고 밝혔다.

특히 이번 연구는 동국대학교 의과대학의 교육 성과 측면에서도 큰 의미를 가진다. 제1저자인 노재원 학생(연세대 의대 기초전공의)이 동국대학교 의과대학 재학 시절부터 시작한 연구를 기초의학자의 길을 선택하면서까지 꾸준히 이어나가 이뤄낸 성과이기 때문이다. 

이는 동국대 의과대학의 의과학자 양성 프로그램이 실제로 큰 성과를 내고 있음을 보여주는 대표적인 사례다.

의과대학에서 기초-임상 통합 연구와 의과학자 양성은 매우 중요한 과제이다. 

연구팀 관계자는 "이번 연구 성과는 대학이 추구하는 교육과 연구의 방향이 올바르다는 것을 보여주는 좋은 증거가 될 것"이라고 덧붙였다.

경주=이영균 기자 lyg0203@segye.com