“단백질과 약물 결합력 예측 AI 개발 성공”
“단백질과 약물 결합력 예측 AI 개발 성공”
케이메디허브 한민우 박사 연구팀 성과 ... 신약개발 가속화

인공지능 기반 신약개발 모델 개발 저명 학술지에 논문 게재
  • 이시우
  • admin@hkn24.com
  • 승인 2022.11.23 16:59
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[헬스코리아뉴스 / 이시우] 국내 연구진이 막 단백질과 약물 결합력을 예측하는 인공지능(AI) 모델 개발에 성공했다. 신약 개발을 가속화할 수 있는 계기가 될 것으로 기대된다.

23일 케이메디허브(대구경북첨단의료산업진흥재단 이사장 양진영)에 따르면 재단내 신약개발지원센터 분자설계팀은 인공지능 모델을 활용하여 막 단백질의 체내 움직임을 분석하고, 작용제와 길항제의 특징을 알아내고 분류할 수 있는 모델을 개발했다.

분자설계팀(팀장 한민우 박사)은 인공지능 및 컴퓨터를 이용한 약물개발 연구분야의 대표 전문가 집단으로, 앞서 2018년 단백질-약물 결합력을 예측하는 인공지능 모델 딥프로(DeepPro)를 개발한 바 있다.

그리고 이번에 DeepPro에서 막 단백질 영역을 특화하여 G-단백질 결합 수용체(GPCR)의 약물 종류를 분류할 수 있는 오토지(AutoG: Automatic ligand Type Organizer of GPCR) 모델을 개발하는데 성공했다.

 

케이메디허브 신약개발지원센터 분자설계팀 한민우 팀장이 이번 성과에 대해 설명하며, 환하게 웃고 있다.
케이메디허브 신약개발지원센터 분자설계팀 한민우 팀장이 이번 성과에 대해 설명하며, 환하게 웃고 있다.

GPCR은 생체막에 존재하는 단백질로, 사람의 체내 정보전달 경로를 관장하는 역할을 하는 수용체다. 이 수용체는 신약 개발을 위한 표적 단백질로 각광을 받고 있다. 작용제와 결합해 정보전달이 가능하게끔 하거나, 반대로 정보를 전달하지 못하도록 방해하는 길항제와 반응하여 각각의 역할을 한다.

작용제와 길항제의 역할은 다르나 이 특성을 분류하는 일이 쉽지 않아 다양한 연구가 진행되는 가운데, 케이메디허브 한민우 박사가 이끄는 연구팀이 딥러닝으로 분석하여 GPCR 작용제와 길항제의 특징을 알아내고 분류하는 모델을 개발하는데 성공한 것이다.

연구팀은 “일정 시간동안 단백질들의 체내 움직임을 모사할 수 있는 분자동력학을 계산한 결과를 적용했다”고 밝혔다.

연구결과는 저명학술지인 Computational and Structural Biothechnology Journal (ELSVIER, IF=6.39)에 게재됐다.

케이메디허브 신약개발지원센터는 2018년부터 인공지능 활용 신약개발을 위한 다양한 노력을 기울여 왔다.

빅데이터 라이브러리 구축, 인공지능 모델 개발 등 차세대 기술력 확보를 위한 준비를 시작하였으며 이 성과로 첫 정부 주도 사업인 인공지능 신약개발 플랫폼 구축 사업(2019. 06. 01 ~ 2021. 12. 31)에 선정되어 인공지능 신약개발을 주도하고 있다.

본 사업의 주관연구기관으로 총괄 책임을 맡고 있는 케이메디허브 신약개발지원센터 분자설계팀은 공동 연구기관들과 함께 인공지능 플랫폼 마이런(MiLearn™)을 구축하였고 플랫폼 고도화를 위한 노력을 기울이고 있다.

양진영 이사장은 “AutoG 개발을 통해 신약개발지원센터가 보유한 단백질 구조규명 분야와 접목하여 막 단백질 신약개발 연구를 가속화하고 연구자들에게 연구지원을 통해 관련 연구의 성공률을 높이기 위한 발판이 마련될 것으로 기대한다”고 말했다.


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