인공지능이 만든 3D 단백질 모델, 백신 개발 기간 단축할까

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출처: bioworld

코로나19 백신 접종과 거리 두기 정책으로 점진적으로 일상을 회복해가고 있다. 하지만 백신이 코로나 바이러스 변이 속도를 따라잡기에는 역부족이었다. 델타, 오미크론 등 각종 변이 바이러스가 창궐했고 감염이 지속됐다. 현재 각국에서는 코로나 변이 바이러스 백신 개발에 집중하고 있다. 최근 개발된 인공지능 기술을 활용하면 백신 개발 기간을 효과적으로 단축할 수 있을 것으로 보인다.

1일(현지시간) 미국 매사추세츠 공과대학교 대학 신문(MIT news)은 합성 항체 결합을 분석하는 인공지능(AI) 모델에 관한 연구를 보도했다. MIT의 레지나 바질레이(Regina Barzilay) 교수와 토미 자콜라(Tommi Jaakkola) 교수를 비롯한 연구진은 딥러닝 기술을 기반으로 한 인공지능 모델을 개발했다.

이퀴덕(Equidock) 인공지능 모델은 두 단백질이 결합할 때 형성되는 단백질 복합체를 3D 모형으로 만든다. 연구진은 “딥러닝 기술을 기반으로 한 인공지능 시스템으로 수백만 가지의 단백질 결합을 구현할 수 있다”라고 설명했다.

‘3D 단백질 모형’ 출처: scitechdaily

기존의 딥러닝 기반 인공지능 시스템에서도 3D 단백질 모형을 구현해왔다. 연구진은 정확한 비교를 위해 기존 인공지능 모델 4종류와 이퀴덕 인공지능 모델을 비교해 실험했다. 기존 모델은 단백질 복합체를 생성하는 데 10분에서 1시간가량 걸렸다.

그에 비해 이퀴덕 인공지능 모델은 5초 이내에 단백질 복합체 모형을 형성해 처리 속도가 훨씬 빠른 것으로 나타났다. 기존 모델보다 더 실제 구조에 가까운 단백질 복합체를 생성해 정확도 또한 높은 것으로 확인됐다.

이퀴덕 인공지능 시스템이 단백질 결합 모델을 구현하는 과정은 다음과 같다. 먼저 두 단백질을 3D 구조로 변환한다. 단백질 아미노산 사슬 구조를 그래픽에 그대로 옮기는 것이다. 그 후 두 단백질 모델을 3D 공간에서 회전시키고 적절하게 위치를 이동해 결합한다.

‘3D 단백질 복합체 모델’ 출처: mitnews

그 과정에는 강체 도킹 기술(Rigid Body Docking)이 적용된다. 해당 기술은 3D 공간에서 두 단백질이 회전하고 부착될 때 구부러지거나 압착되는 등 모양이 손상되지 않고 결합하도록 도와준다. 단백질 간 결합이 형성되면 단백질 복합체를 분석하는 과정으로 진행된다.

단백질 결합 과정에는 다음과 같은 원리가 적용된다. 단백질은 표면에 다른 분자와 결합하는 통로인 결합 포켓(binding pocket) 구조를 가지고 있다. 단백질 표면에서 ‘결합 포켓 포인트(binding pocket points)’를 찾아 연결하면 결합이 이뤄진다. 인공지능이 결합 지점을 찾아 정확하게 연결하면 단백질 복합체가 생성되는 것이다.

연구진은 “단백질에서 결합 포켓 포인트를 찾아내면 단백질 복합체를 구성하는데 필요한 정보를 수집할 수 있다. 인공지능에서는 수집한 정보를 바탕으로 3D 모델로 복합체를 생성해 구현한다.”라고 설명했다.

출처: towardsdatascience

인공지능이 정교한 단백질 복합체를 생성하기 위해서는 단백질 표본을 반복해서 분석하는 학습 경험이 중요하다. 그 과정에는 많은 양의 데이터가 필요하다. 하지만 연구 과정에서 단백질 표본 데이터가 충분하지 않아 인공지능 학습에 어려움을 겪었다.

그 결과 생성된 표본 대부분이 높은 정확도를 보였지만 일부 표본에서 단백질 복합체 정확도 기준에 미달하는 결과가 나타났다. 연구팀은 추후 합성 데이터를 추가적으로 생성하고 이퀴덕 모델 성능을 개선하기 위해 활용할 계획이라고 밝혔다. 개선이 이뤄지면 빠른 성능과 정확성을 기반으로 대량의 단백질 복합체 표본 모델을 분석할 수 있을 것이라고 설명했다.

‘코로나19 바이러스 항체’ 출처: drugtargetreview

이퀴덕 인공지능 모델이 상용화되면 단백질 상호 작용을 포함하는 DNA 복제와 복구 과정에서 사용될 수 있을 전망이다. 또한 백신을 비롯한 신약 개발에도 활용될 수 있을 것으로 보인다. 백신에는 바이러스와 결합하는 단백질 구조의 합성 항체가 투입된다. 인체에 투여된 합성 항체는 신체에서 바이러스와 결합하고 그 기능을 무력화하는 역할을 한다.

인공적으로 특정 바이러스에 대한 항체를 합성하기 위해서는 수백만 가지 조합의 단백질 복합체를 생성하고 분석해야 한다. 따라서 정확한 표본을 찾는 데에 많은 시간이 소요된다. 이퀴덕 인공지능 모델을 활용하면 빠른 시간 안에 단백질 복합체를 생성할 수 있어 코로나 등 백신 개발을 더욱 가속화할 것으로 기대된다.

테크플러스 에디터 유주현

tech-plus@naver.com​

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