KAIST, 노벨상 수상자와 ‘AI’로 인공단백질 설계 성공

- KAIST, 노벨화학상 데이비드 베이커 교수 공동연구
- 질병 진단·환경 감지 등 활용 차세대 바이오기술 구현

이규리(왼쪽) KAIST 교수와 데이비드 베이커 교수.[KAIST 제공]

[헤럴드경제=구본혁 기자] 국내 연구진이 2024년 노벨화학상 수상자와 인공지능(AI)으로 원하는 화합물을 선택적으로 인식하는 인공단백질 설계 기술을 개발했다.

KAIST는 생명과학과 이규리 교수가 참여한 AI-CRED 혁신신약 이노코어 연구단과 데이비드 베이커 교수의 공동연구를 통해 인공 단백질을 AI로 설계하고 실제로 작동하는 바이오 센서를 구현했다고 9일 밝혔다.

연구진은 스트레스 호르몬인 코티솔(cortisol)을 선택적으로 인식하는 단백질을 설계, 이를 기반으로 AI가 설계한 바이오 센서를 구현했다. 이는 단백질 설계에 그치지 않고 실제 측정 가능한 센서 기술로 확장한 것으로, 단백질 설계 분야의 오랜 난제였던 저분자 화합물 인식 문제를 해결한 사례로 평가된다.

이번 연구 성과는 향후 질병 진단, 신약 개발, 환경 모니터링 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 혈액 속 바이오마커를 정밀하게 감지해 질병을 조기에 진단할 수 있으며, 특정 분자를 선택적으로 인식하는 단백질 설계를 통해 표적 치료제 개발에도 기여할 수 있다. 또한 환경 오염 물질을 감지하는 센서 개발로 공기와 수질을 실시간으로 모니터링하는 등 맞춤형 바이오 센서 기술 구현이 가능해질 전망이다.

화합물을 인식하는 신규 단백질 설계는 원자 단위의 정밀한 계산이 필요해 오랜 기간 단백질 설계 분야의 난제로 꼽혀왔다. 연구진은 단백질-리간드 상호작용을 정밀하게 반영하는 AI 모델을 개발하고, 이를 활용해 결합 단백질 설계에 성공했다.

그 결과, 대사물질과 저분자 약물을 포함한 6종의 화합물 각각에 대해 인공 결합 단백질을 설계하고, 실험을 통해 기능을 검증했다. 특히 코티솔과 결합하는 신규 단백질을 기반으로 화학 유도 이합체를 설계해 코티솔 바이오 센서를 개발했다. 이 설계 기술은 미국에서 임시 특허를 출원한 상태다.

이규리 교수는 “AI를 활용해 특정 화합물을 정밀하게 인식하는 단백질을 설계할 수 있음을 실험적으로 입증한 것”이라며 “앞으로 질병 진단, 신약 개발, 환경 모니터링 등 다양한 분야에서 활용될 수 있는 단백질 설계 기술로 확장할 계획”이라고 밝혔다.

이번 연구결과는 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈’에 3월 38일 게재됐다.

AI-CRED 혁신신약 연구단 멘토 교수인 이도헌 KAIST 처장은 “이번 성과는 이노코어 연구진과 글로벌 석학 간 협력을 통해 도출된 의미 있는 결과”라며, “앞으로도 이노코어 사업을 통해 유치한 박사후연구원들과의 적극적인 연구 협업을 기반으로 연구 역량을 더욱 강화해 AI 신약 개발과 바이오 분야에서 지속적인 혁신 성과를 창출해 나갈 것”이라고 밝혔다.