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선천성면역을 조절하는 인공단백질 디자인, 차세대 백신·면역 치료제 개발 가능성 제시
우리 대학 생명과학과 김호민 교수 연구팀과 국제 공동연구팀인 미국 워싱턴대학교 단백질디자인 연구소 (Institute for Protein Design, IPD) 닐 킹 교수 (Prof. Neil King) 연구팀은 컴퓨터기반 단백질디자인 기술을 활용하여 선천성면역을 활성화시키는 새로운 인공단백질을 디자인하고, 그들의 3차원 분자구조를 규명하는데 성공했다고 10일 밝혔다.
김호민 교수 연구팀과 Neil King 교수 연구팀은 컴퓨터 기반 단백질디자인 기술을 활용하여 선천성면역 수용체인 TLR3와 높은 친화도를 갖는 인공단백질을 개발했다. 또한, 초저온 투과전자현미경 (Cryo-EM) 분석을 통해 설계된 인공단백질이 TLR3와 결합하는 분자결합모드를 규명하였다. 특히, 자연계의 TLR3 작용제(dsRNA)와는 전혀 다른 구조를 가진 디자인된 인공단백질에 의해 선천성면역 수용체 TLR3을 효과적으로 활성화시킬 수 있음을 보인 첫 사례이다.
생명과학과 김호민 교수가 교신저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이쳐 커뮤니케이션 (Nature Communications)'에 1월 31일 출판됐다. (논문명 : De novo design of protein minibinder agonists of TLR3)
TLR3 (Toll-like Receptor 3)는 이중가닥 RNA (double-stranded RNA, dsRNA)를 인식하여 선천성 면역반응을 활성화하는 패턴 인식 수용체 (pattern recognition receptor)이다. 기존의 TLR3 작용제는 백신면역 증강제 (adjuvant) 및 항암면역치료제로 활용될 가능성이 있었으나, 화학적 불안정성, 면역 과활성화 위험, 균질한 대량제조의 어려움 등으로 인해 임상적 적용이 제한적이었다.
이에 연구팀은 컴퓨터 기반 단백질디자인 (computational protein design) 기술을 활용하여 TLR3과 결합하는 초소형 인공단백질 (minibinder)을 디자인하였다. 해당 인공단백질은 크기가 작고, 높은 안정성을 가지며, 지정한 TLR3의 특정 부위에만 특이적으로 결합할 수 있도록 디자인하였다. 이후 초저온 투과전자현미경 (Cryo-EM) 분석을 통해 설계된 인공단백질이 초기디자인 의도와 잘 부합되게 TLR3의 오목한 표면 (concave surface)에 결합하고 있음을 확인하였고, 이들의 분자상호작용을 규명하였다.
기존 dsRNA기반 작용제보다 더 정밀하게 TLR3 신호를 활성화할 수 있도록 Cryo-EM 구조를 통해 규명된 분자구조를 바탕으로 인공단백질을 이어 붙인 다중 결합(multivalent) 형태의 단백질을 추가적으로 개발하였고, TLR3 하위 신호인 NF-κB 신호를 활성화시킴을 확인하였다. 이를 통해 자연계에 존재하지 않은 디자인된 인공단백질에 의하여 선천성 면역반응을 효과적으로 조절할 수 있음을 확인하였다.
이번 연구는 KAIST 연구진과 미국 워싱턴대학교 단백질디자인 연구소 연구진 간의 긴밀한 국제공동연구를 통해 이루어졌으며, 향후 면역 조절 인공단백질에 기반한 다양한 백신면역 증강제, 항암면역치료제 등의 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
교신저자인 김호민 교수는 “인공지능기반 단백질디자인 연구는 2024년 노벨화학상 (데이비드 베이커교수, 단백질디자인 연구소)을 수상하며 큰 주목을 받고 있으며, 인공지능 기술의 발전에 힘입어 빠르게 성장하고 있는 첨단바이오 연구분야이다. 향후 백신, 신약, 진단키트, 산업용효소 등 다양한 바이오신소재 개발에 크게 기여할 수 있을 것이다. 이번 연구는 긴밀한 국제 공동연구를 통해 우수한 성과를 거둔 성공적 사례”라고 말했다.
한편 이번 연구는 IBS 바이오분자 및 세포구조연구단의 지원을 받아 수행되었다.
2025.02.10 조회수 1303 -
펨토초보다 짧은 순간 전이상태 분자구조를 밝히다
즈웨일 교수(1999년 노벨화학상)가 창출한 펨토화학을 통해 화학반응 중 일어나는 분자구조 변화를 실시간에서 관측할 수 있는 길이 열렸지만, 엄밀한 의미에서 에너지에 따른 전이상태 (Transition-State) 구조 변화를 직접 관측한 예는 매우 드물다. KAIST 연구진은, 광분해 화학반응 전이상태의 분자구조 변화를 분광학 기법*으로 정확하게 측정하는데 세계 최초로 성공했다.
*분광학 기법: 빛과 분자의 상호작용을 통해 양자역학적 분자구조를 정확하게 알아냄
우리 대학 화학과 김상규 교수 연구팀이 화학반응의 전이상태 (Transition-State) 구조를 실험적으로 밝히는 데 성공했다고 4일 밝혔다.
화학반응 속도론이 개발되면서, 가장 중요한 핵심으로 자리잡은 개념이 ‘전이상태 (Transition-State)’다. 전이상태 이론(Transition State Theory, 이하 TST) 에서는 반응물과 생성물 중간에 위치한 전이상태의 분자구조 및 동역학적 특성에 의해 반응속도, 생성물의 상대적 수율, 에너지 분포 등이 결정된다. TST는 지난 1세기 동안, 모든 환경에서의 연소, 유기, 생화학 반응 등에 널리 응용 되어온 가장 보편적인 반응속도론이다.
그러나, 전이상태는 펨토초(10-15 second)보다 더 짧은 시간 동안만 존재하므로, 전이상태를 직접 실험적으로 관찰하는 것은 매우 어려운 일이며 항상 도전적인 과제로 남아있었다.
김상규 교수 연구팀에서 관측한 전이상태는 특별한 의미를 갖는다. 분광학적 기법을 통해, 분자가 전이상태로 접근하면서 가지는 구조 변화를 매우 정확하게 측정할 수 있었던 첫 번째 예라는 점이다.
분광학 기법으로 측정된 정확한 전이상태 분자구조 변화에 따라 관찰된 반응속도의 급격한 변화를 통해서, 분자구조와 화학반응성 간 긴밀한 상관관계도 아울러 증명되었다.
김상규 교수는 “복잡한 분자의 화학반응에서 전이상태에 접근하면서 급격하게 변화하는 분자구조를 분광학 및 반응동역학 기법으로 밝힌 것은 처음이며, 향후 많은 이론 및 실험적 연구를 촉진할 것으로 기대된다. 특히, 전이상태 구조는 특정 화학반응을 선택적으로 빠르게 할 수 있는 고효율 촉매 설계에 가장 근원적인 정보를 제공할 것이다.”라고 말했다.
이번 연구 결과는 김정길 박사 (제 1 저자), 강민석 박사과정 학생, 윤준호 박사(現 LG화학)가 공동 저자로 2025년 1월 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications, Vol. 16, 210) 에 대표적(Featured) 연구 성과로 발표됐다.
또한 매우 이례적으로 분광학 분야 최고 권위자인 MIT의 로버트 필드(Robert Field) 교수 및 이스라엘 벤구리온 대학 바라밴 (Baraban) 교수가 공동작성한 하이라이트 커멘트(Nature Communications, 16, 76)를 통해, 이번 연구 결과가 가지는 독창성과 시사성, 중요성 및 향후 실험물리화학 분야에서의 임팩트가 강조됐다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구사업 및 기초과학 4.0 중점연구소 (자연과학연구소)에서 지원받아 수행됐다.
2025.02.04 조회수 1685 -
단결정 내 역동적인 분자 구조 변화 포착
눈에 보이지 않는 작은 분자 세계의 비밀이 밝혀졌다. 우리 대학 화학과 이효철 교수(기초과학연구원(IBS) 첨단 반응동역학 연구단장) 연구팀이 화학적 단결정 분자 내 구조 변화와 원자의 움직임을 실시간으로 관찰하는 데 성공했다.
물질을 이루는 기본 단위인 원자들은 화학결합을 통해 분자를 구성한다. 하지만 원자는 수 펨토초(1/1,000조 초)에 옹스트롬(1/1억 cm) 수준으로 미세하게 움직여 시간과 공간에 따른 변화를 관측하기 어려웠다. 분자에 엑스선을 쏴 회절 신호를 분석하는 엑스선 결정학(X-ray Crystallography)의 등장으로 원자의 배열과 움직임을 관찰하는 도구가 상당한 발전을 이뤘지만, 주로 단백질과 같은 고분자 물질에 대한 연구에 집중됐다. 비(非)단백질의 작은 분자 결정은 엑스선을 흡수하는 단면적이 넓고 생성되는 신호가 약해 분석이 어렵기 때문이다.
연구진은 선행 연구에서 단백질 내 화학반응의 전이상태와 그 반응경로를 3차원 구조로 실시간 규명한 바 있다. 이번 연구에서는 최초로 분자 단위 시스템에서 비단백질 분자의 구조 변화를 밝히는 데 성공하면서 분자 동역학 분야에 새로운 이정표를 세운 것으로 평가된다.
연구진은 수 펨토초의 순간에 변화하는 분자의 움직임을 포착하기 위해 포항가속기연구소의 엑스선 자유전자 레이저를 이용한 시간분해 연속 펨토초 결정학(time-resolved serial femtosecond crystallography, TR-SFX) 기법을 사용했다. 이 기법은 엑스선 자유전자 레이저에서 생성되는 펨토초 엑스선 펄스를 반응 중인 분자에 쏴 얻은 엑스선 회절 신호를 분석해 특정 순간 분자의 구조를 알아내는 방식이다.
공동 제1 저자인 이윤범 연구원은 “방대한 양의 엑스선 회절신호를 시간 순서대로 나열하면 원자의 움직임을 실시간으로 시각화할 수 있다”라며, “마치 분자의 초고속 변화를 영상으로 촬영하는 것과 같다”라고 설명했다.
실험을 위한 시료는 철 포르피린(Fe-porphyrin) 유도체와 지르코늄(Zr) 클러스터가 반복적으로 연결된 금속–유기 골격체에 일산화탄소(CO)가 흡착된 형태의 결정을 선택했다. 금속-유기 골격체는 금속 이온과 유기 분자가 연결돼 형성된 다공성 물질로, 다양한 구조적 기능, 가스 흡착 및 저장, 촉매활성 등의 특성으로 여러 산업 분야 응용에 주목 받는 물질이다.
연구진은 이 시료에 강력한 자외선 레이저를 쏴 광해리 반응을 유도하고, 이후 펨토초 엑스선 펄스의 회절 신호를 분석했다. 그 결과, 광해리 반응으로 인해 철 포르피린에 흡착된 일산화탄소가 떨어져 나오며 세 가지의 주요한 구조로 변화하는 것을 밝혔다. 첫째는 5.55 피코초(1/1조 초) 주기로 진동하며, 2.68 피코초로 제동하는 철과 지르코늄 원자들의 집단 결맞음 진동 구조로의 변화다. 둘째는 철 포르피린의 철 이온이 포르피린 평면상에서 벗어나며 지르코늄 원자가 진동하는 구조다. 두 변화는 모두 200 펨토초 이내에 이뤄졌다. 마지막으로 온도 증가에 따라 철과 지르코늄 원자들의 무작위 진동 구조도 확인했다. 찰나의 순간, 분자의 역동적 구조 변화를 포착한 것이다.
공동 제1 저자인 강재동 학생연구원은 “이번 연구는 분자 구조를 정확히 통제해 맞춤형 특성을 가진 새로운 물질을 설계하는 연구에 기초정보를 제공할 수 있을 것”이라며, “촉매, 에너지 저장 및 이산화탄소 포집, 약물 전달 등 다양한 연구 분야에 폭넓게 활용될 것으로 기대한다”라고 전했다.
연구를 이끈 이효철 교수는 “포항가속기연구소의 적극적 지원으로 화학적 단결정 분자의 구조 변화를 최초로 포착할 수 있었다”라며, “분자 단위 화학 시스템 연구를 위한 강력한 도구로서 시간분해 연속 펨토초 결정학의 잠재력을 확인했다”라고 말했다.
이번 연구 결과는 3월 25일 19시(한국시간) 국제학술지 ‘네이처 케미스트리(Nature Chemistry)’ 온라인 판에 게재됐다.
2024.03.26 조회수 4995 -
화합물 생성AI 기술로 신약 개발 앞당긴다
신약 개발이나 재료과학과 같은 분야에서는 원하는 화학 특성 조건을 갖춘 물질을 발굴하는 것이 중요한 도전으로 부상하고 있다. 우리 대학 연구팀은 화학반응 예측이나 독성 예측, 그리고 화합물 구조 설계 등 다양한 문제를 동시에 풀면서 기존의 인공지능 기술을 뛰어넘는 성능을 보이는 기술을 개발했다.
김재철AI대학원 예종철 교수 연구팀이 분자 데이터에 다중 모달리티 학습(multi-modal learning) 기술을 도입해, 분자 구조와 그 생화학적 특성을 동시에 생성하고 예측이 가능해 다양한 화학적 과제에 광범위하게 활용가능한 인공지능 기술을 개발했다고 25일 밝혔다.
심층신경망 기술을 통한 인공지능의 발달 이래 이러한 분자와 그 특성값 사이의 관계를 파악하려는 시도는 꾸준히 이루어져 왔다. 최근 비 지도 학습(unsupervised training)을 통한 사전학습 기법이 떠오르면서 분자 구조 자체로부터 화합물의 성질을 예측하는 인공지능 연구들이 제시되었으나 새로운 화합물의 생성하면서도 기존 화합물의 특성 예측이 동시에 가능한 기술은 개발되지 못했다.
연구팀은 화학 특성값의 집합 자체를, 분자를 표현하는 데이터 형식으로 간주해 분자 구조의 표현식과 함께 둘 사이의 상관관계를 아울러 학습하는 AI학습 모델을 제안했다. 유용한 분자 표현식 학습을 위해 컴퓨터 비전 분야에서 주로 연구된 다중 모달리티 학습 기법을 도입해, 두 다른 형식의 데이터를 통합하는 방식으로, 바라는 화합물의 성질을 만족하는 새로운 화합물의 구조를 생성하거나 주어진 화합물의 성질을 예측하는 생성 및 성질 특성이 동시에 가능한 모델을 개발했다.
연구팀이 제안한 모델은 50가지 이상의 동시에 주어지는 특성값 입력을 따르는 분자 구조를 예측하는 등 분자의 구조와 특성 모두의 이해를 요구하는 과제를 해결하는 능력을 보였으며, 이러한 두 데이터 정보 공유를 통해 화학반응 예측 및 독성 예측과 같은 다양한 문제에도 기존의 인공지능 기술을 뛰어넘는 성능을 보이는 것으로 확인됐다.
이 연구는 독성 예측, 후보물질 탐색과 같이 많은 산업계에서 중요하게 다뤄지는 과제를 포함해, 더 광범위하고 풍부한 분자 양식과 고분자, 단백질과 같은 다양한 생화학적 영역에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
예종철 교수는 “새로운 화합물의 생성과 화합물의 특성 예측 기술을 통합하는 화학분야의 새로운 생성 AI기술의 개척을 통해 생성 AI 기술의 저변을 넓힌 것에 자부심을 갖는다”고 말했다.
예종철 교수 연구팀의 장진호 석박통합과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’지난 3월 14일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Bidirectional Generation of Structure and Properties Through a Single Molecular Foundation Model)
한편 이번 연구는 한국연구재단의 AI데이터바이오선도기술개발사업으로 지원됐다.
2024.03.25 조회수 7563 -
약물 부작용 및 용해도 예측 그래프 신경망 기술 개발
최근 화학, 생명과학 등 다양한 기초과학 분야의 문제를 해결하기 위해 그래프 신경망 (Graph Neural Network) 기술이 널리 활용되고 있다. 그 중에서도 특히 두 물질의 상호작용에 의해 발생하는 물리적 성질을 예측하는 것은 다양한 화학, 소재 및 의학 분야에서 각광을 받고 있다. 예를 들어, 어떠한 약물 (Drug)이 용매 (Solvent)에 얼마나 잘 용해되는지 정확히 예측하고, 동시에 여러 가지 약물을 투여하는 다중약물요법 (Polypharmacy)의 부작용을 예측하는 것이 신약 개발 등에 매우 중요하다.
우리 대학 산업및시스템공학과 박찬영 교수 연구팀이 한국화학연구원(원장 이영국)과 공동연구를 통해 물질 내의 중요한 하부 구조(Substructure)를 탐지하여 두 물질의 상호작용에 의해 발생하는 물리적 성질 예측의 높은 정확도를 달성할 수 있는 새로운 그래프 신경망 기법을 개발했다고 18일 밝혔다.
기존 연구에서는 두 분자 쌍이 있을 때, 각 분자내에 존재하는 원자들 사이의 상호 작용만을 고려해 그래프 신경망 모델을 학습하였다. 예를 들어 특정 발색체의 물(H2O)에 대한 용해도를 예측하고자 할 때, 발색체 내의 각 원자들에 대해 물 분자의 원자들 (즉, H, O)이 갖는 영향력을 고려하는 것이다. 연구팀이 이에 반해, 연구팀이 착안한 점은 분자 구조의 화학적 특성을 결정하는 데 있어서 원자뿐만 아니라 작용기(Functional group)와 같은 분자내 하부 구조들이 중요한 역할을 한다는 점이었다. 예를 들어, 알코올이나 예를 들어, 알코올이나 포도당과 같이 하이드록실기 (Hydroxyl group)를 포함하는 분자들은 일반적으로 물에 대한 용해도가 높은 것으로 알려져 있다. 즉, 하이드록실기라는 작용기가 물에 대한 용해도를 결정하는데 중요한 역할을 한다는 것이다.
연구팀은 분자의 특성을 결정하는데 큰 영향을 끼치는 하부 구조를 추론하는 기술을 분자내의 중요한 정보를 최대한 압축하여 보존하는 ‘정보 병목 이론’과, 분자 내의 어떤 하부 구조가 분자의 고유한 특성을 결정 짓는데 큰 역할을 했는지 대한 인과 관계를 추론하는 ‘인과 추론 모형’을 활용하여 개발했다. 이를 통해 분자의 고유한 특성에 가장 큰 영향을 미치는 하부 구조를 찾아내었다. 또한 분자 간 관계를 추론하는 문제에서는 상대방 분자에 따라 대상 분자의 중요한 하부 구조가 달라질 수 있다는 점을 착안하여 물질 간 관계를 예측하는 모델을 제안했다.
이번 새로운 그래프 신경망 기법을 의학에 적용하여 정보 병목 현상을 기반으로 한 연구는 기존 연구에 비해 약물 용해도 예측에서 11%의 성능 향상, 다중약물요법 부작용 예측에서 4%의 정확도 향상을 이뤄냈다. 또한, 인과 추론 모형을 기반으로 한 연구는 약물 용해도 예측에서 17%의 성능 향상, 약물 부작용 예측에서 2%의 정확도 향상을 이뤄냈다.
박찬영 교수팀은 정보 병목 이론을 기반으로 중요한 하부 구조를 탐지해 분자 구조 관계의 높은 예측 정확도를 달성할 수 있는 그래프 신경망 모델을 개발해 기계학습 분야 최고권위 국제학술대회 ‘국제 기계 학습 학회 International Conference on Machine Learning (ICML 2023)’에서 올 7월 발표할 예정이다. (논문명: Conditional Graph Information Bottleneck for Molecular Relational Learning). 또한 인과 추론 모형을 기반으로 중요한 하부 구조를 탐지해 분포 변화에도 모델의 성능이 강건하게 유지되는 그래프 신경망 모델을 개발해 데이터마이닝 최고권위 국제학술 대회 ‘국제 데이터 마이닝 학회 ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2023)’에서 올 8월에 발표할 예정이다. (논문명: Shift-Robust Molecular Relational Learning with Causal Substructure). 두 연구 모두 KAIST 산업및시스템공학과 대학원에 재학 중인 이남경 박사과정 학생이 제1 저자, 화학연구원의 나경석 연구원이 공동 저자, 우리 대학 산업및시스템공학과의 박찬영 교수가 교신저자로 참여했다.
두 연구의 제1 저자인 이남경 박사과정은 “제안한 기술은 분자의 성질을 결정하는 데 있어 큰 영향을 미치는 하부 구조가 존재한다는 화학적 지식에 기반해 그래프 신경망을 학습할 수 있는 새로운 방법”이라면서 “상대편 분자를 고려해 대상 분자의 중요한 구조를 찾는 방법론은 이미지-텍스트 멀티 모달 학습 방법에서도 적용될 수 있어, 심층 학습 전반적인 성능 개선에 기여할 수 있다”고 밝혔다.
연구팀을 지도한 박찬영 교수도 “제안한 기술은 화학과 생명과학을 포함한 다양한 분야에서 새로운 물질을 발견하는데 널리 사용될 것으로 기대하며, 특히 환경 친화적인 소재 개발, 질병 치료를 위한 신약 발굴 등에 있어서 본 기술의 가치가 더욱 부각될 것으로 보인다”라고 밝혔다.
한편 이번 연구는 정보통신기획평가원의 지원을 받은 사람중심 인공지능 핵심원천기술개발 사업과 한국화학연구원 기본사업 (KK2351-10)의 지원을 받아 수행됐다.
2023.07.18 조회수 7612 -
김범준 교수, 빛에 반응해 모양과 색 변하는 스마트 마이크로 입자 개발
〈 김범준 교수, 이준혁 박사, 구강희 박사 〉
우리 대학 생명화학공학과 김범준 교수 연구팀이 빛에 의해 모양과 색을 바꿀 수 있는 스마트 마이크로 입자 제작기술을 개발했다.
아주 작은 입자의 모양이나 색을 원하는 대로 가공(fabrication)할 수 있게 되면 군용장비의 위장막(artificial camouflage), 병든 세포만 표적하는 약물전달캡슐, 투명도 및 색이 변하는 스마트 윈도우나 외부 인테리어 등에 활용할 수 있다.
마이크로 입자의 모양과 색 변화 연구는 주로 약물전달이나 암세포 진단과 같은 생물학적 응용을 위해 산도(pH), 온도, 특정 생체분자 같은 물리화학적 자극과 관련해 주로 이뤄졌다.
하지만 이런 자극들은 의도하는 국소부위에만 전달하기 어렵고 자극 스위치를 명확하게 켜고 끄기 어려운 것이 단점이었다.
반면 빛은 원하는 시간 동안 특정부위에만 쬐어줄 수 있고 파장과 세기를 정밀하게 조절, 선택적·순차적으로 입자 모양을 변형시킬 수 있어 해상도 높은 자극으로 주목받는다.
하지만 기존 빛에 감응하는 스마트 입자는 제작방법이 복잡하고, 편광방향으로의 길이 연장만 가능한 등 정밀한 모양변화가 어려워 활용에 한계가 있었다.
연구팀은 빛에 의해 분자구조가 변해 친수성 정도나 광학적 특성을 조절할 수 있는 계면활성제*를 개발하고 이들의 자가조립방식을 기반으로 빛에 반응해 모양과 색깔이 변하는 수 마이크로미터 크기의 스마트 입자를 대량으로 제작하는 데 성공했다.
빛을 쬐어준 시간과 파장에 따라 구형에서 타원체, 튤립, 렌즈형태 등으로 변화시킬 수 있는 한편 입자의 색도 조절할 수 있다.
또한 100μm 이하의 국소 부위에만 빛을 조사함으로써 원하는 위치에서 원하는 모양을 정교하게 유도할 수 있다.
특히 반응하는 빛의 파장이 서로 다른 계면활성제를 활용하면 입자 모양의 변화를 여러 단계로 조절하거나 원래의 모양으로 되돌리는 변화가 가능하다.
이러한 스마트 입자로 만들어진 박막이나 용액은 그 성질을 정밀하게 조절할 수 있어 정보를 담거나 신호를 넣을 수 있는 스마트 소재로도 활용할 수 있다.
과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 미래소재디스커버리사업, 글로벌프론티어사업 및 중견연구자지원사업의 지원으로 수행된 이번 연구의 결과는 화학 분야 국제학술지 잭스(JACS, Journal of the American Chemical Society)에 9월 4일 게재되는 한편 표지 논문으로 선정됐다.
김범준 교수는 “빛을 이용해 모양과 색이 조절되는 스마트 입자 제작 플랫폼을 개발한 것으로 빛을 신호로 국소부위 입자의 성질을 정밀하게 조절할 수 있어 스마트 디스플레이, 센서, 도료, 약물전달 등에 응용될 수 있을 것으로 기대된다.”고 설명했다.
□ 그림 설명
그림1. 김범준 교수 연구성과 개념도
2019.09.09 조회수 16028 -
김상규 교수, 화학반응 교차점에서 반응 메커니즘 규명
〈 우경철 박사과정, 김상규 교수, 강도형 박사과정 〉
우리 대학 화학과 김상규 교수 연구팀이 분자의 결합이 떨어지는 화학반응의 교차점에서 발생하는 두 가지 반응 경로를 실시간으로 관찰해 정확한 속도를 측정하는 데 성공했다.
김 교수는 지난 2010년 실험을 통해 두 반응의 위치에너지의 곡면이 만나는 화학반응의 핵심인 ‘원뿔형 교차점’의 존재와 분자구조를 규명한 바 있다.
이어서 이번 연구를 통해 화학반응의 교차점에서 발생하는 두 반응의 속도를 정확하게 측정함으로써 관련 연구의 이론적, 실험적 발전에 기여할 것으로 기대된다.
우경철, 강도형 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 ‘미국화학회지(JACS)’ 11월 7일자 온라인 판에 게재됐다.
빛을 받아 일어나는 화학반응은 전자적으로 들뜬 상태에서의 상호작용을 통해 발생한다. 일반적으로 전자상태 간의 상호작용은 한 개의 경로를 갖는 것이 보통이다. 하지만 양자상태에 따라 반응속도가 변하는 현상이 종종 발견되기도 한다.
이렇게 두 개 이상의 서로 다른 성격을 지닌 위치에너지곡면들이 교차하는 지점을 원뿔형 교차점(conical intersection)이라고 부른다. 이 구간은 화학반응에 대한 양자역학적 기술을 가능케 하는 ‘본-오펜하이머 가정(Born Oppenheimer approximation)’이 성립하지 않는 영역으로 알려져 있다.
김 교수는 2010년 분광학적 방법을 통해 이 원뿔형 교차점의 존재를 발견했고 이는 곧 에너지곡면 교차점의 양자상태 반응의 시작점임을 증명했다. 또한 여기서 출발한 반응은 매우 다른 반응속도를 가진 서로 다른 두 경로로 분리돼 진행된다는 것을 밝혔다.
그러나 일반적인 분광법을 통해서 교차점의 시작점은 알 수 있었지만 각 곡면이 갖는 속도를 측정하는 것은 불가능했다.
연구팀은 기존의 분광법이 아닌 피코초(10-12초) 시간분해능 분광법을 이용했다. 기존 기술은 나노초를(10-9초) 기반으로 한 실험을 이용한하기 때문에 에너지 부분에서는 정확하게 측정할 수 있지만 나노초로는 반응의 속도를 측정할 수 없다. 화학반응이 나노초 이내에서 이뤄지기 때문이다.
연구팀의 피코초 시간분해능 분광법은 에너지와 시간 모두 정확하게 측정할 수 있기 때문에 원하는 결과를 얻을 수 있었다.
연구팀은 본-오펜하이머 가정이 성립하는 단열 반응(adiabatic reaction)과 본-오펜하이머 가정이 성립하지 않는 비단열 반응(non-adiabatic reaction) 각각 두 개의 경로가 활성화되고 반응 속도 뿐 아니라 생성물의 에너지 분포 등이 큰 차이를 보임을 확인했다.
자유도의 수가 많은 복잡한 분자 반응에서 양자상태에 근거한 반응교차점에서의 비 단열성을 정량적으로 관찰하고 설명한 경우는 처음이다. 이를 통해 향후 있을 이론적, 실험적 연구의 촉진에 기여할 것으로 기대된다.
김 교수는 “기초과학 연구는 인류가 자연을 이해하고 지혜롭게 이용하는데 필수적이며 기초과학의 발전 없이 새로운 기술적 진보를 기대하기는 힘들다”며 “이번 연구를 통해 기초과학의 연구에 열정을 다할 수 있는 젊은 학문적 기대주들이 많이 성장할 수 있길 바란다”고 말했다.
이번 연구는 삼성미래기술육성재단의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 반응교차점에서 시작된 반응 그래프, 단열반응경로 (빨간색)와 비단열반응경로 (파란색)로 나눠짐
그림2. 반응교차점 입체도
그림3. 반응교차점 메커니즘 개념도
2017.11.30 조회수 17364 -
인공 펩타이드를 이용한 3차원 자기조립 분자구조체 개발
- 조각품 같은 유기물 구조체 최초로 구현 -
유기물질로도 다양한 3차원 구조체를 합성할 수 있는 새로운 길이 열려, ‘기능성 인공단백질 개발’의 기초가 될 것으로 전망된다.
우리학교 화학과 이희승 교수팀은 분자의 자기조립 과정에서 서로 다른 세 방향(x, y, z)의 분자간 인력의 미세한 조절이 가능하도록 분자를 디자인하면, 이제까지 만들 수 없었던 다양한 모양의 3차원 유기물 구조체들을 자유자재로 합성할 수 있다는 가설을 실험적으로 구현하는데 성공했다고 28일 밝혔다.
이 연구결과는 생체적합성이 요구되는 의공학이나 재료과학에 광범위하게 응용 가능한 다양한 유기물 소자 개발에 기술적 전기가 마련된 것으로 평가받고 있으며, 미세한 분자기계 개발을 위한 빌딩 블록(building blocks)으로도 활용될 수 있다.
이 교수팀은 베타-펩타이드라는 비천연 펩타이드의 구조적 특징에서 착안한 새로운 자기조립 원리를 개발해 기존 방법으로는 불가능했던 풍차, 꽃잎, 사각막대와 같은 다양한 모양의 새로운 3차원 구조의 유기물 구조체를 합성했다.
아울러 마치 top-down 방식으로 깎아놓은 조각품과 같은 분자구조체들을 bottom-up 방식으로 자유자재로 만들어 낼 수 있는 새로운 길을 열고, 자기조립 과정을 자유자재로 조절할 수 있는 방법론을 확립해 같은 분자로부터 다양한 구조체를 합성할 수 있는 방법을 개발하는데 성공했다.
그동안 무기물 나노물질의 경우 다양한 크기와 모양의 구조를 만드는 방법들이 이미 잘 알려져 있지만, 펩타이드를 비롯한 유기물의 경우에는 자기조립체의 크기와 모양을 제어하는 일은 난제로 인식되어 왔다.
특히, 펩타이드의 경우 원형모양(구, 튜브, 원통형 막대 등)의 구조체 이외에는 만들 수가 없었다.
이 교수는 “이번 기초연구 결과를 바탕으로 기능성 인공 단백질 개발과 응용에 관한 연구를 계속 수행하고 있다”며, “분자기계를 설계하거나 자연계에서 일어나는 자기조립 현상에 대한 이해를 촉진할 수 있는 기폭제가 될 것으로 전망된다”고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단(이사장 박찬모) 인터페이스 분자제어 연구센터(선도연구센터, 센터장 김세훈)와 일반연구자 지원사업의 공동지원을 받아 수행됐다. 또한, 연구초기에 KAIST의 고위험고수익(High Risk High Return) Project의 연구지원을 통해 연구초기 아이디어 검증이 가능했다는 점이 주목할 만하다.
한편, 화학과 이희승 교수와 권선범 박사과정 학생이 주도한 이번 연구결과는 화학분야의 세계적인 학술지인 ‘안게반테 케미(Angewante Chemie International Edition)’지 온라인 판 8월 23일자에 게재됐다.
또한, 연구의 중요성을 인정받아 표지논문 및 중요논문으로 동시에 선정됐으며, 미국화학회(American Chemical Society)에서 발간하는 ‘C&EN (Chemical & Engineering News)’지 9월 6일자에 연구결과가 소개됐고, 현재 특허출원 중이다.
2010.09.28 조회수 18631