새로운 AI 기술로 '약물 개발 불가' 단백질 표적 가능해져

새로운 단백질 표적 탐색 기술, '로고스'가 의약품 개발의 새로운 시대를 열 수 있다 과학자들은 이전에 약물 개발에서 접근할 수 없었던 단백질 영역, 즉 '약물 제작이 불가능한 표적'으로 알려진 부분을 대상으로 하는 새로운 방법을 발견해 의약품 및 진단 분야를 크게 발전시킬 수 있게 되었다. 단백질은 생체에서 핵심적인 역할을 하며, 암이나 당뇨병과 같은 질병이 발생할 때는 특정 단백질이 정상적으로 작동하지 않기 때문이다. 약물은 이러한 단백질의 특정 부위에 결합하여 해롭거나 유익한 작용을 조절한다. 전통적인 접근 방식의 한계 현재 신약 개발 연구에서는 안정적이고 변하지 않는 구조를 가진 단백질을 찾는 것이 일반적이다. 그러나 이 접근 방식은 고유하게 무질서한 영역(IDR)을 가진 단백질들을 무시하게 된다. IDR 단백질들은 전체 단백질체의 50% 이상을 차지하며, 고정된 형태가 없어 연구원들이 이를 표적으로 하기 어렵다. 따라서 과학은 잠재적으로 생명을 구하는 새로운 약물들에 대한 접근을 놓치고 있을 가능성이 크다. IDR 단백질들은 세포의 정상적인 기능뿐만 아니라 많은 질병 과정에도 중요한 역할을 하는 것으로 알려져 있다. 하지만 전통적인 방법으로 이러한 유연한 영역에 항체를 결합시키려는 시도는 노동 집약적이면서도 종종 효과가 없다. 로고스: 새로운 기술 사이언스 저널에 발표된 논문에서 노벨 화학상 수상자인 데이비드 베이커 교수팀은 '로고스'라는 이름의 새로운 기술을 소개했다. 이 시스템은 인공 지능(AI)을 사용하여 이러한 어려운 부위에 결합할 수 있는 새로운 분자를 설계한다. 로고스는 변하는 단백질의 주머니에 들어갈 분자를 만드는 것이 아니라, 그 자체가 주머니로 작용하여 표적 단백질이 들어올 수 있도록 설계되었다. 연구팀은 39개의 비구조화된 표적에 대해 이러한 결합체를 성공적으로 설계하였으며, 논문에서 다음과 같이 설명하였다. "우리의 계산 설계 파이프라인은 임의의 무질서한 펩타이드와 단백질에 결합하는 단백질을 설계할 수 있게 해줍니다. 전통적인 방법으로 무질서한 단백질을 표적으로 하는 것이 큰 도전이었지만, 우리는 이 무질서함이 이점을 제공한다는 것을 보여주었습니다. 설계된 결합 단백질은 표적 시퀀스를 특권적인 결합 가능한 구조로 유도합니다." 미래의 가능성 이 획기적인 접근 방식은 많은 단백질이 새로운 약물의 표적으로 활용될 수 있음을 의미한다. 특히 IDR 단백질이 중요한 요인이 되는 암과 알츠하이머병 등의 신경퇴행성 질환에 대한 연구가 가속화될 수 있다. 이 연구의 성공은 인공 지능과 계산 설계가 생물학과 의학에서 해결하기 어려운 도전 과제를 극복하는 필수적인 도구로 자리잡고 있음을 더욱 입증하고 있다. 업계의 평가와 회사 프로필 로고스 기술의 도입은 단백질 표적 치료제 개발의 패러다임을 변화시키는 중요한 단계로 평가된다. 이 기술은 많은 질병에서 중요한 역할을 하는 IDR 단백질들의 구조적 특성을 활용하여 약물 개발 효율성을 크게 향상시킬 것으로 기대된다. 데이비드 베이커 교수의 연구실은 이 분야에서 선두를 달리고 있으며, 인공 지능을 활용한 단백질 설계 분야에서 혁신적인 연구를 지속하고 있다. 앞으로 이 기술이 상업화되고 더 많은 연구자들이 활용할 수 있게 되면, 의약품 개발의 새로운 시대가 열릴 것으로 보인다.