이번 연구를 수행한 공동연구진. 유우경(왼쪽부터)·김진해 DGIST 교수, 전주형 석박통합과정생, 이영호 KBSI 박사.[KBSI 제공]

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[헤럴드경제=구본혁 기자] 국내 연구진이 치매, 파킨슨병, 당뇨병 등 신경 퇴행성 및 대사질환 치료제 개발을 위한 새 분석기술 개발에 성공했다.

한국기초과학지원연구원(KBSI) 이영호 박사와 DGIST(대구경북과학기술원) 유우경·김진해 교수 공동연구팀은 형태가 고정되지 않아 분석이 까다로웠던 ‘무정형 단백질(Intrinsically Disordered Proteins, IDP)’의 구조를 원자 수준에서 정밀하게 파악할 수 있는 혁신적인 분석 기술을 개발했다고 25일 밝혔다.

단백질은 정형화된 3차원 입체 구조를 가질 때 정상적인 기능을 수행한다고 알려져 있으나, 인체 단백질의 약 3분의 1은 마치 흐물거리는 실타래처럼 특정한 구조나 형태 없이 끊임없이 변화하는 ‘무정형 단백질’이다. 이러한 단백질들은 세포 내 신호 전달 등 필수적인 역할을 수행하지만, 비정상적으로 변형되거나 뭉치게 될 경우 치매로 대변되는 알츠하이머·파킨슨병과 같은 신경 퇴행성 질환 및 이형 당뇨병과 같은 대사질환을 유발하는 핵심 원인이 된다.

하지만 워낙 변화무쌍하게 움직이는 탓에 다양한 질환 발생 과정에서 나타나는 구체적인 변형 기전을 밝혀내는 데에는 기술적 한계가 존재해 왔다.

연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션 기술과 실제 실험 데이터를 결합하는 최적화 융합 전략을 수립했다. 연구팀은 먼저 인공지능(AI) 모델과 고도의 시뮬레이션, 단백질 정보 은행(PDB)의 구조에 관련된 정보를 활용해 단백질이 가질 수 있는 수만 가지의 구조적 후보군을 생성했다.

이후 실제 실험을 통해 얻은 핵자기공명분광학(NMR) 데이터를 이 후보군에 대조하여 실제 단백질 상태에 가장 근접한 구조에 높은 가중치를 부여하는 ‘최대 엔트로피’ 기법을 적용했다. 이 기술은 단백질이 아주 짧은 순간만 형성하는 중간 단계의 구조까지 정확하게 식별해낼 수 있다는 점이 가장 큰 특징이다.

유우경 교수는 “이번 연구는 DGIST의 슈퍼컴퓨팅 AI 교육연구센터의 계산 자원과 고도화된 계산 과학 기술과 KBSI의 세계적인 정밀 분석 인프라와 분석기술이 유기적으로 결합하여 거둔 값진 성과”라며 “그동안 분석이 불가능했던 무정형 단백질의 구조적 비밀을 규명함으로써, 향후 치매 등 난치성 질환의 발병 기전을 이해하고 이를 제어하는 치료제 개발에 중요한 분석 도구가 될 것으로 기대한다”고 밝혔다.

이영호 박사는 “향후 DGIST와의 지속적 협업을 통해 무정형 단백질과 질환 단백질을 타겟으로 한 구조 연구 툴 개발을 지속할 계획”이라고 말했다.

이번 연구결과는 국제학술지 ‘미국국립과학원회보(PNAS)’에 지난 18일 게재됐다.