- “단백질이 생체분자를 인식하고 결합하는 기작을 규명해 50년 동안의 수수께끼 풀었다” -
- 생명현상의 이해와 효능이 높은 치료제 개발에 활용 가능성 기대 -
우리 학교 생명과학과 김학성 교수가 서울대학교 물리학과 홍성철 교수와 공동으로 단백질이 생체 내 분자를 인식하고 결합하는 메커니즘을 규명했다.
연구 결과는 생명과학분야의 권위지인 ‘네이처 케미컬 바이올로지(Nature Chemical Biology)’ 3월 18일자 온라인 판에 발표됐다.
단백질이 생체분자를 인식하고 결합하는 메카니즘을 밝혀낸 이번 연구로 인해 단백질의 조절기능을 보다 정확하게 파악할 수 있게 돼 앞으로 복잡한 생명현상을 이해하는데 핵심적인 역할을 할 것으로 기대된다.
이와 함께 단백질의 생체분자 인식은 각종 질병의 발생과도 밀접하게 연관돼 있어 향후 효능이 높은 치료제 개발에도 기여할 것으로 전망된다.
핵산, 단백질 등으로 알려진 생체분자는 생물체를 구성하거나 생물의 구조, 기능, 정보전달 등에도 꼭 필요한 물질이다.
특히, 단백질은 생체분자를 특이적으로 인지하고 결합하면서 모든 생명현상을 조절해 생명현상을 유지하는데 가장 중요한 역할을 한다. 단백질의 생체분자 인식에 오류가 발생하면 비정상적 현상으로 각종 질병이 유발되기도 한다.
연구팀은 단백질이 다양한 구조를 갖는데 구조적으로 가장 안정한 ‘열린 구조’와 상대적으로 불안정한 ‘부분 닫힘 구조’를 반복한다는 점에 주목했다.
김 교수 연구팀은 단백질의 생체분자 인식 메커니즘을 설명하기 위해 생체분자가 결합하면서 단백질의 구조가 변하는 현상을 단 분자 수준에서 실시간으로 분석했다.
연구결과 생체분자는 가장 안정된 구조의 단백질을 주로 선호하며 결합과 동시에 단백질을 가장 에너지 수준이 낮은 안정된 구조로 변화시킨다는 사실을 세계 최초로 규명했다.
이와 함께 생체분자는 불안정한 ‘부분 닫힘 구조’에도 결합해 단백질 구조를 변화시킨다는 사실도 밝혀냈다.
연구팀의 이번 결과는 단백질의 생체분자 인식 메커니즘을 설명하기 위해 현재까지 제안된 모델인 단백질이 생체분자와 결합하면서 구조가 변한다는 ‘유도형 맞춤 모델’과 단백질의 다양한 구조 중에서 최적의 하나만을 선택적으로 인지한다는 ‘구조 선택 모델’에 대해 처음으로 실험을 통해 완벽히 입증해 낸 것으로 학계는 평가하고 있다.
김학성 교수는 이번 연구에 대해 “생체분자가 존재하는 경우 단백질의 구조 전환 속도가 변하는 현상을 단 분자 수준에서 분석해 단백질의 생체분자 인식 메카니즘을 처음으로 직접 증명한 것”이라며 “생물 교과서에 50년 동안 가설로만 인식되어지던 것을 세계 최초로 실험으로 증명해 풀리지 않을 것만 같았던 수수께끼를 풀어냈다”고 의의를 밝혔다.
그림1. 열린 구조와 부분적으로 열린 구조를 갖고 있는 단백질이 생체분자를 인지하고 결합하는 양상
그림2. 단백질의 다양한 구조 중에서 가장 안정한 상태인 열린 구조(open form)에 생체분자(ligand) 가우선적으로 결합해 더욱 안정한 완전히 닫힌 구조(closed form)로 변함. 또한 단백질의 불안정한 구조(partially closed form)에도 생체분자가 결합해 완전히 닫힌 구조로 변하게 함.
지질 뗏목은 세포막 간 융합, 신호 전달, 바이러스 침투 등 세포 기능과 질병 발병의 핵심 과정에 중요한 역할을 한다. 한국 연구진이 지금까지 알려지지 않았던 지질 뗏목의 정렬 원인과 그 조절 메커니즘을 밝혀내어 세포막 간 상호작용을 조절하여 질병 치료에 새로운 접근법을 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 우리 대학 바이오및뇌공학과 최명철 교수팀이 고등과학원(원장 최재경) 현창봉 교수팀, 포항가속기연구소(소장 강흥식) 이현휘 박사와 공동으로 세포막 간의 상호작용을 매개하는 지질 뗏목(Lipid Raft)의 정렬 현상의 원리를 최초로 규명했다고 5일 밝혔다. 세포 융합, 바이러스 침투, 세포 간 신호 전달 등 다양한 세포막 간의 상호작용을 조절할 수 있는 핵심 기전을 밝힌 것이다. 세포막(Cell membrane)은 세포의 내부와 외부를 구분하는 얇고 유연한 막으로, 지질 이중층(lipid bilayer)으로 구성돼 있다. 세포막에는 수많은 막단백질(membrane prote
2024-06-05나트륨은 생물이 살아가는 데 필요한 중요한 미량영양소 중 하나로, 수분 균형과 혈압을 조절하며 근육 수축 및 신경세포의 작용전위 생성에 필수적이다. 한국 연구진은 소금 섭취 욕구가 짠맛에만 의존하는 것이 아니라, 체내 나트륨 수준에 따라 결정된다는 새로운 시각을 제시했고 미각 감지 기작과는 다르게 장 감지 기작은 소금 결핍에 의해 활성화된다는 놀라운 사실을 발견했다. 우리 대학 생명과학과 서성배 교수 연구팀이 나트륨이라는 미량영양소에 대한 우리 몸의 새로운 감지 기작과 그 욕구를 조절하는 새로운 메커니즘을 발견했다고 2일 밝혔다. 연구팀은 소금에 대한 미각 감지 기작을 넘어 장내 신경세포가 나트륨에 직접적으로 반응하고 이 반응이 동물의 소금에 대한 섭취 욕구를 조절하는 새로운 감지 기작으로 작용한다는 연구 결과를 밝혔다. 해당 연구에서는 초파리를 이용해 나트륨 결핍 상태에 따른 소금에 대한 선호도가 증가함을 확인했다. 더욱 흥미로운 점은 나트륨에 대한 선호도가 소금에
2024-05-02최근 자연어나 이미지, 동영상, 음악 등 다양한 분야에서 주목받는 생성형 AI가 신약 설계 분야에서도 기존 신규성 문제를 극복하고 새로운 혁신을 일으키고 있다고 하는데 어떤 기술일까? 우리 대학 화학과 김우연 교수 연구팀이 단백질-분자 사이의 상호작용을 고려해 활성 데이터 없이도 타겟 단백질에 적합한 약물 설계 생성형 AI를 개발했다고 18일 밝혔다. 신규 약물을 발굴하기 위해서는 질병의 원인이 되는 타겟 단백질에 특이적으로 결합하는 분자를 찾는 것이 중요하다. 기존의 약물 설계 생성형 AI는 특정 단백질의 이미 알려진 활성 데이터를 학습에 활용하기 때문에 기존 약물과 유사한 약물을 설계하려는 경향이 있다. 이는 신규성이 중요한 신약 개발 분야에서 치명적인 약점으로 지적되어 왔다. 또한 사업성이 높은 계열 내 최초(First-in-class) 타겟 단백질에 대해서는 실험 데이터가 매우 적거나 전무한데, 이 경우 기존 방식의 생성형 AI를 활용하는 것이 불가능하다. 연구팀
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2024-03-25우리 대학이 생성형 인공지능(generative AI)과 가상현실(VR)을 활용하여 초고속 생산성 시대를 열어가기 위한 본격적인 도전을 시작한다. 27일 대전 본원에 문을 연 'DRB-KAIST 스케치더퓨처 연구센터(센터장 배석형)'는 생성형 인공지능과 가상현실을 3D(3차원) 스케칭과 결합한 미래형 제품 개발 프로세스를 연구하기 위해 설립됐다. 로봇, 모빌리티, 인공 단백질과 같은 첨단 제조 산업 분야는 제품 개발 주기가 매우 길 뿐만 아니라, 설계 결함이 발견되면 다시 아이디어 발상 단계로 돌아가 실물 제작과 테스트까지의 모든 과정을 반복해야 한다. 또한, 복잡한 3차원 구조체가 한데 맞물려 움직이면서 고도의 기능을 수행하기 때문에, 기존 2차원 스크린 작업 환경에서는 설계 의도를 입력하거나 결과물을 해석하는 데 한계가 있었다.'DRB-KAIST 스케치더퓨처 연구센터'는 사람의 의도를 가장 빠르고 효과적으로 생성형 인공지능에 전달하는 수단으로 최신 가상현실 3D 스케
2024-02-29