단백질의 기능은 유지한 채 아미노산 개수를 조절하는 인공지능 기술이 개발됐다. ChatGPT 생성이미지 인공지능(AI)을 이용해 단백질의 구조와 기능을 유지하면서 크기를 줄이거나 늘리는 기술이 개발됐다. 신약·바이오센서 등에 쓰이는 기존 단백질을 용도에 맞게 개조하는 기술 개발?가능성을 연 첫걸음이라는 평가가 나온다. 미국 듀크대 연구팀은?기능 변화 없이 아미노산을 추가·삭제해 크기를 조절하는 AI 모델 '레이건(Raygun)'을 개발하고 연구결과를 29일(현지시간) 국제학술지 '네이처'에 발표했다. 단백질은 기본 단위인 아미노산이 특정 순서로 연결돼 입체구조를 형성해 만들어진다. 아미노산 서열이 조금만 달라져도 전체 구조가 변하거나 본래 기능을 잃을 수 있어 아미노산 개수를 조정해 단백질?크기를 바꾸기는 쉽지 않다. 최근 개발된 단백질 설계용 대형언어모델(LLM)은 텍스트 대신 수백만 개 아미노산 서열에서?'단백질 문법'을 학습해 단백질을 다양한 아미노산 서열 형태로 표현한다 빠친코게임 . 새로운 단백질을 설계할 수는 있지만 기존 단백질의 기능·구조 변화 없이 변형하는 데는 한계가 있다. 연구팀은 단백질 설계 LLM 'ESM-2'을 기반으로 레이건을 개발했다. 레이건은 기존 단백질 설계 LLM보다 수학적인 접근법을 사용한다. 먼저 단백질을 여러 조각으로 나눈 뒤 각 조각에 담긴 정보를 수치 패턴으로 변환한다. 이어 변환한 패턴을 바탕으로 단백질 크기와 무관하게 적용되는 공통적인 규칙을 찾아 학습한다. 최종적으로 학습한 규칙에 맞춰 아미노산을 추가하거나 삭제해 기존 기능·구조에 변화 없이 다양한 단백질을 생성한다. 연구팀은 레이건으로 크기가 서로 다른 단백질 4종의 크기를 축소하는 데도 성공했다. 레이건은?기존 구조·기능 변화 없이 아미노산 147개로 이뤄진 헤모글로빈과 2549개로 구성된 효소 'mTOR' 등 단백질 4종의?아미노산 수를 15~20% 줄였다. 일부 단백질은 아미노산 수를 절반으로 줄이거나 두 배로 늘리는 것도 가능했다 릴게임황금포카성 . 생물학 연구에서 분자 표지에 널리 쓰이는 형광 단백질 'mCherry'와 'eGFP'도 성공적으로 소형화됐다. 레이건으로 아미노산 수를 각각 10~16% 줄여도 고유한 구조와 형광 기능이 유지됐다. 연구팀은 레이건으로 세포의 성장·분화를 촉진하는 '표피성장인자(EGF)'의 크기를 키우는 데도 성공했다. 확대된 EGF는 암 치료 표적 수용체에 더 강하게 결합했다. 단백질의 기능은 유지한 채 크기를 줄이면 기존 단백질이 들어가기 어려운 좁은 공간에?전달하거나 더 작은 치료제·바이오센서를 개발할 수 있다. 단백질의 크기를 키우면 결합력이나 안정성 등이 강화될 가능성이 있다. 연구에 참여하지 않은 위안파제 중국 시후대 계산생물학 선임연구원은 "실제 응용 분야에서는 완전히 새로운 단백질보다 이미 신뢰하는 단백질의 크기를 변형하거나 적응성을 높이는 과정이 필요한 경우가 많다"며 "기존 단백질을 편집하는 기술 개발을 향한 의미 있는 첫 단계"라고 평가했다. <참고 자료> doi.org/10.1038/s42-8 분야에서는 완전히