KAIST "노벨 화학상 수상자와 AI로 '인공 단백질' 설계 성공"

KAIST는 생명과학과 이규리 교수와 미국 워싱턴대 데이비드 베이커(David Baker) 교수가 인공지능(AI)을 이용해 특정 화합물을 선택적으로 인식하는 '인공 단백질'을 설계하는 데 성공했다고 9일 밝혔다.

이 교수는 AI-CRED 혁신 신약 이노코어(InnoCORE) 연구단 연구진으로 활동하고 있다. 데이비드 베이커 교수는 2024년 노벨 화학상 수상자로 이 교수와 공동연구를 진행해 인공 단백질을 AI로 설계하는 과정에 참여했다.

공동연구는 AI로 특정 화합물을 인식하는 단백질을 처음부터 설계하고, 이를 실제 작동하는 바이오센서로 구현하는 데 초점이 맞춰졌다.

기존에는 자연 단백질을 탐색하거나 일부 기능을 수정하는 방식이 주를 이뤘다. 이와 달리 공동연구팀의 연구는 AI 기반 설계로 원하는 기능을 갖는 단백질을 '맞춤 제작'하고, 실험적으로 검증을 완료했다는 점에서 의미를 갖는다.

특히 공동연구팀은 스트레스 호르몬인 코티솔(cortisol)을 선택적으로 인식하는 단백질을 설계한 후 이를 기반으로 AI가 설계한 바이오센서를 구현하는 데 성공했다.

이는 단백질 설계에 그치지 않고, 실제 측정 가능한 센서 기술로 확장한 것을 의미한다. 단백질 설계 분야의 오랜 난제였던 저분자 화합물 인식 문제를 해결한 사례로도 평가받는다.

공동연구팀은 이번 연구 성과가 향후 질병 진단, 신약 개발, 환경 모니터링 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 내다본다.

또 혈액 속 바이오마커를 정밀하게 감지해 질병을 조기에 진단하고, 특정 분자를 선택적으로 인식하는 단백질 설계로 표적 치료제를 개발하는 데도 기여할 수 있다.

이외에도 환경오염 물질을 감지하는 센서를 개발해 공기와 수질을 실시간 모니터링하는 등 맞춤형 바이오센서 기술 구현을 가능케 할 것으로 공동연구팀은 기대한다.

이 교수는 "이번 연구는 AI로 특정 화합물을 정밀하게 인식하는 단백질 설계가 가능하다는 것을 실험적으로 입증했다"며 "공동연구팀은 앞으로 질병 진단, 신약 개발, 환경 모니터링 등 다양한 분야에서 활용할 수 있는 단백질 설계 기술로 연구를 확장해 나갈 계획"이라고 말했다.

한편 이번 연구는 KAIST 생명과학과 이규리 교수가 제1 저자, 데이비드 베이커 교수가 교신저자로 참여했다. 연구 결과는 지난달 28일 국제 학술지 'Nature Communications'에 게재됐다.

대전=정일웅 기자 jiw3061@asiae.co.kr