수십억 년에 걸친 단백질의 진화 과정을 한꺼번에 추적할 수 있는 초고속 분석 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 인공지능(AI) 기술 발전으로 폭증한 단백질 구조 데이터를 정밀하게 비교·분석할 수 있는 길이 열리면서, 질병 원인 규명과 신약 개발 연구의 속도가 획기적으로 빨라질 것으로 기대된다.

과학기술정보통신부는 서울대학교 생명과학부 마틴 슈타이네거 교수 연구팀이 대규모 단백질 구조 빅데이터를 기반으로 한 초고속·고정밀 다중 정렬 분석 플랫폼 '폴드메이슨(FoldMason)'을 개발했다고 밝혔다. 이번 연구 성과는 세계 최고 권위 학술지 사이언스(Science)에 게재됐다.

단백질의 3차원 구조를 겹쳐 비교·정렬한 시각화 이미지. 서울대 연구진이 개발한 ‘FoldMason’은 대규모 단백질 구조 데이터를 초고속으로 분석할 수 있다. 게티이미지뱅크 제공

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AI가 만든 단백질 홍수…'비교'가 병목이었다

단백질은 아미노산이 접혀 형성된 3차원 구조를 통해 생물학적 기능을 수행한다. 이 구조가 어떻게 진화해 왔는지를 이해하는 것은 질병과 노화의 원인을 밝히는 데 핵심이다.

최근 AI 기반 단백질 구조 예측 기술의 발전으로 방대한 구조 데이터가 생산되고 있지만, 문제는 이를 서로 비교하고 정렬하는 속도와 정확도였다. 특히 단백질 간 유사성이 매우 낮아 기존 방식으로는 분석이 거의 불가능했던 '트와일라이트 존(Twilight Zone)' 영역은 오랫동안 연구의 한계로 남아 있었다.

구조+서열 결합해 최대 1000배 가속

슈타이네거 교수팀은 이러한 병목을 해결하기 위해 단백질의 3차원 구조 정보와 아미노산 서열 정보를 통합 분석하는 새로운 소프트웨어 FoldMason을 개발했다. 이 플랫폼은 기존 구조 정렬 기법보다 100배에서 최대 1000배 빠른 속도를 구현하면서도 높은 정확도를 유지한다.

이를 통해 수십만 개의 단백질 구조를 한꺼번에 비교할 수 있게 됐고, 그동안 접근이 어려웠던 트와일라이트 존을 포함해 거의 모든 단백질 계열에 대한 대규모 진화 분석이 가능해졌다. 연구팀은 FoldMason을 활용해 인간과 박테리아처럼 전혀 다른 생명체에서도 바이러스 대응 핵심 단백질의 구조적 설계도가 수십억 년간 유지돼 왔다는 사실을 확인했다.

연구를 이끈 마틴 슈타이네거 서울대 생명과학부 교수는 "이번 성과는 단백질 진화를 대규모로 추적할 수 있는 새로운 길을 연 것"이라며 "질병 관련 단백질의 구조적 차이를 정밀하게 분석해 새로운 신약 표적 발굴로 이어질 수 있을 것"이라고 말했다.

이번 연구는 과기정통부의 우수신진연구 지원 트랙을 통해 수행됐다. 독일 출신의 슈타이네거 교수와 호주 출신의 카메론 길크리스트 한국기초과학지원연구원 연구원 등 글로벌 인재들이 국내 연구 환경에서 세계적 성과를 창출한 사례라는 점에서도 의미가 크다.

김종화 기자 justin@asiae.co.kr
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