마틴 슈타이네거 서울대학교 교수.[서울대학교 제공]

[헤럴드경제=구본혁 기자] 단 몇초만에 수천만개에 달하는 단백질의 핵심 구조를 분석할 수 있는 혁신적 검식 도구가 등장했다.

한국연구재단은 서울대학교 마틴 슈타이네거 교수 연구팀이 단백질 구조를 초고속으로 탐색해 ‘구조 모티프(structural motif)’를 찾아내는 검색 도구 ‘폴드디스코(Folddisco)’를 개발했다고 11일 밝혔다.

알파폴드2의 등장 이후, 과거 수십 년에 걸쳐 실험으로 풀어내던 단백질 구조를, 인공지능이 며칠 만에 수억 개씩 쏟아내면서 단백질 디자인·인공 효소·신약 설계가 빠르게 발전했다.

단백질의 ‘구조 모티프’는 효소의 활성 부위나 결합 부위처럼 크기는 짧지만 기능에 결정적인 영향을 미치는 3차원 패턴을 말한다.

몇 개의 아미노산이 정확한 위치와 각도로 뭉쳐 만드는 이 구조 모티프는 단백질 기능을 식별하는 일종의 ‘지문’역할을 한다. 이 ‘지문’을 찾아내면 정체를 알 수 없는 단백질의 기능도 추정할 수 있다. 하지만 기존 구조 색인 방식은 막대한 저장공간과 시간이 소요되어 대규모 데이터베이스(DB)에는 적용하기에는 한계가 있었다.

연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 3차원 구조에서 서로 인접한 아미노산 쌍의 거리, 각도, 방향 정보를 수치화하여 색인하는 방식을 도입했다.

아미노산 쌍의 기하학적 특징에 ‘곁사슬 방향’ (side-chain orientation) 정보까지 더해 기능 부위의 미세한 형태 변화까지 정밀하게 구분해냈다.

여기에 위치 정보를 저장하지 않는 ‘위치 없는 색인’ 기술과, 드문 패턴을 더 가치 있게 평가하는 ‘희소성 기반’ 채점 방식을 결합해 속도와 저장 효율을 동시에 끌어올렸다.

폴드디스코로 구분한 G단밸질결합수용체(GPCR)의 활성·비활성 상태.[서울대학교 제공]

그 결과 폴드디스코는 기존 방법론 대비 4분의 1 수준의 색인 저장공간만으로도 검색은 20배, 색인 생성은 11배 더 빠르게 구조 모티프를 탐지해 냈다.

연구팀은 폴드디스코를 활용해 그동안 기능을 알지 못했던 단백질에서 ‘아연집게(zinc finger)’ 모티프를 찾아냈으며, 세포막 수용체(GPCR)의 활성·비활성 상태를 명확히 구분해 냈다.

폴드디스코는 아주 짧은 활성 부위 모티프부터 멀리 떨어진 구조 패턴까지 모두 검색할 수 있다. 이에 따라 미지의 단백질 기능을 규명하는 연구는 물론, 특정 활성 부위를 가진 인공 효소 제작이나 신약 후보 물질 설계 등 바이오·의약 분야 전반에 널리 활용될 것으로 기대된다.

마틴 슈타이네거 교수는 “폴드디스코는 서열만으로는 정체를 알기 어려운 단백질의 기능을 구조로 추정하거나, 신약 표적이 되는 수용체의 상태를 구분하는 등 폭넓게 쓰일 수 있다”면서 “특히 인공 효소나 신약을 설계할 때 활성부위와 닮은 패턴을 방대한 구조에서 찾아낼 수 있어 단백질 디자인 연구의 검색 엔진 역할을 할 것”이라고 말했다.

단백질 구조 검색에만 국한되어 있어, 핵산이나 약물처럼 단백질과 상호작용하는 다른 생체분자까지는 다루지 못한다는 과제가 남아 있다”며, “향후 검색 범위를 생체분자 전반으로 확장해, 복잡한 생명 현상을 입체적으로 분석할 수 있는 통합 도구로 발전시킬 계획이다”라고 밝혔다.

과학기술정보통신부와 한국연구재단 지원으로 수행된 이번 연구결과는 생명과학 분야 국제학술지 ‘네이처 바이오테크놀로지(Nature Biotechnology)’에 게재됐다.