단백질을 원자 단위까지 정밀하게 설계하는 인공지능(AI) 기술이 개발됐다. 연구진은 이 기술로 독성물질을 분해하는 효소를 만들어 실제 작동까지 확인했다.
2024년 노벨화학상 수상자인 데이비드 베이커 미국 워싱턴대 교수가 이끄는 연구진은 워싱턴대 단백질설계연구소가 개발한 생성형AI 모델 ‘RF디퓨전3(RFD3)’를 이용한 단백질 설계 연구 결과를 국제학술지 ‘사이언스’ 15일자에 공개했다.
RFD3는 단백질을 원자 단위까지 정밀하게 설계해 기존 AI보다 설계 정확도를 크게 높였다. 기존 효소의 활성 부위 41개를 대상으로 한 컴퓨터 시험에서도 37개 사례에서 이전 모델보다 우수한 성능을 보였다.
단백질은 아미노산이 사슬처럼 이어져 접힌 물질이다. 기존 AI가 주로 아미노산을 기본 단위로 단백질의 전체적인 입체 구조를 설계하는 수준이었다면, RFD3는 아미노산을 구성하는 개별 원자의 위치와 상호작용까지 고려했다.
약물이 특정 화학반응을 일으키려면 원자들이 정확한 위치와 각도로 배열돼야 하는데 이를 정밀하게 구현할 수 있게 된 것이다.
가령 연구진은 이 AI를 이용해 독성물질인 ‘파라옥손’을 분해하는 효소를 만들었다. 효소는 특정 물질을 분해하는 등 화학반응을 돕는 단백질이다.
이영애 기자 0ae@hankyung.com
2024년 노벨화학상 수상자인 데이비드 베이커 미국 워싱턴대 교수가 이끄는 연구진은 워싱턴대 단백질설계연구소가 개발한 생성형AI 모델 ‘RF디퓨전3(RFD3)’를 이용한 단백질 설계 연구 결과를 국제학술지 ‘사이언스’ 15일자에 공개했다.
RFD3는 단백질을 원자 단위까지 정밀하게 설계해 기존 AI보다 설계 정확도를 크게 높였다. 기존 효소의 활성 부위 41개를 대상으로 한 컴퓨터 시험에서도 37개 사례에서 이전 모델보다 우수한 성능을 보였다.
단백질은 아미노산이 사슬처럼 이어져 접힌 물질이다. 기존 AI가 주로 아미노산을 기본 단위로 단백질의 전체적인 입체 구조를 설계하는 수준이었다면, RFD3는 아미노산을 구성하는 개별 원자의 위치와 상호작용까지 고려했다.
약물이 특정 화학반응을 일으키려면 원자들이 정확한 위치와 각도로 배열돼야 하는데 이를 정밀하게 구현할 수 있게 된 것이다.
가령 연구진은 이 AI를 이용해 독성물질인 ‘파라옥손’을 분해하는 효소를 만들었다. 효소는 특정 물질을 분해하는 등 화학반응을 돕는 단백질이다.
이영애 기자 0ae@hankyung.com
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