새 인공지능 도구, mRNA 치료 개발 가속

최근 개발된 인공지능(AI) 모델인 RiboNN은 mRNA 기반 치료제와 백신의 설계를 가속화할 수 있는 새로운 도구로, 특정 mRNA 시퀀스가 세포에서 얼마나 효율적으로 단백질을 생성할지를 예측할 수 있다. 이 모델은 텍사스 대학교 오스틴 캠퍼스와 샌포이(Sanofi) 간의 공동 연구를 통해 탄생했으며, 단백질 생성 효율을 높이고 특정 세포 유형(예: 심장, 간)에 맞춘 치료제 개발을 가능하게 한다. 이 연구는 '네이처 바이오테크놀로지'(Nature Biotechnology)에 실린 두 개의 논문 중 하나로 발표되었다. mRNA는 단백질을 생성하는 지침을 담고 있으며, 이는 세포가 일상적인 기능을 수행하는 데 필수적이다. mRNA 기반 치료제는 바이러스, 암, 유전 질환과 같은 질병을 치료하는 데 중요한 역할을 한다. 그러나 기존에는 세포가 mRNA를 얼마나 잘 단백질로 전환하는지를 예측하는 데 어려움이 있었고, 이로 인해 많은 실험과 오류를 반복해야 했다. RiboNN은 이 과정을 개선하기 위해 설계되었으며, 기존 방법보다 약 두 배 더 정확하게 단백질 생성 효율을 예측할 수 있다. 연구를 주도한 텍사스 대학교 오스틴 캠퍼스의 캐난 세닉(Can Cenik) 부교수는 "이 프로젝트를 시작한 지 6년 전에는 명백한 응용이 없었지만, 현재의 성과는 기초 연구의 중요성을 보여준다"고 말했다. 그는 이 모델이 향후 특정 세포 유형에서 단백질을 더 효과적으로 생성할 수 있는 치료제를 설계하는 데 기여할 수 있을 것이라고 설명했다. 연구팀은 1만 개 이상의 실험 데이터를 수집해 RiboBase라는 데이터베이스를 구축했으며, 이 데이터를 바탕으로 AI 모델을 학습시켰다. 샌포이의 데이터 과학자인 비크람 아가르왈(Vikram Agarwal)과 텍사스 대학교의 연구자들이 협력해 RiboNN을 개발했다. 이 모델은 단백질 생성 효율을 예측하는 데 있어 기존 기술보다 훨씬 뛰어나며, 다양한 세포 유형에서의 단백질 생성 패턴을 이해하는 데 도움을 줄 수 있다. 또한, 연구팀은 mRNA가 관련된 생물학적 기능을 가진 단백질을 유사한 수준으로 생성하는다는 사실을 밝혀냈다. 이는 단백질 전사 과정이 조절되는 것처럼 단백질 번역도 조절된다는 새로운 통찰을 제공한다. 이 발견은 mRNA 기반 치료제의 설계에 있어 새로운 방향을 제시할 수 있다. 이번 연구는 mRNA 기반 치료제 개발의 효율성을 높이고, 개별 세포 유형에 맞춘 맞춤형 치료의 가능성을 열어주며, 향후 암이나 유전 질환 치료에 중요한 기반을 제공할 것으로 기대된다. 업계 전문가들은 RiboNN의 개발이 mRNA 기반 치료제의 연구와 개발 속도를 크게 향상시킬 수 있다고 평가한다. 샌포이는 mRNA 분야에서 선도적인 기업으로, 이 기술을 통해 백신 및 약물 개발의 혁신을 이끌고 있다. 텍사스 대학교 오스틴 캠퍼스는 계산 공학과 과학 연구 분야에서 뛰어난 역량을 지닌 기관으로, 이번 연구는 학문과 산업 간 협력의 성공적인 사례로 평가된다.