구글 딥마인드, 단백질 설계 위한 AI 모델 출시

구글 딥마인드가 표적 단백질에 잘 결합하는 단백질을 설계하기 위한 새로운 AI 모델인 알파프로테오(AlphaProteo)를 발표했다.

열쇠가 자물쇠에 딱 맞듯이 단백질은 다른 단백질과 결합해 다양한 세포 프로세스를 처리한다. 지금까지 딥마인드가 개발해 온 알파폴드(AlphaFold) 등 단백질 구조 예측 도구는 단백질 간 상호작용 메커니즘에 대해 많은 통찰을 제공했지만 상호작용을 일으키기 위한 새로운 단백질을 설계하지는 못했다. 딥마인드가 이번에 개발한 알파프로테오는 새로운 고강도 단백질 결합제를 설계하기 위한 AI 시스템으로 지금까지 많은 실험이 필요하고 시간이 많이 걸렸던 단백질 설계를 원활하게 진행할 수 있게 해준다고 한다. 약물 개발 외에도 세포와 조직 시각화, 질병 이해와 진단, 작물 해충에 대한 저항성 획득 등 광범위한 분야에 걸쳐 연구 속도를 향상시킬 수 있다고 한다.

딥마인드 연구팀은 7개 단백질을 대상으로 알파프로테오로 단백질 결합제를 생성했다. AI 도구로는 처음으로 VEGF-A라는 단백질에 대한 적절한 단백질 결합제를 설계할 수 있었으며 기존 최선의 방법보다 후보가 실제로 표적에 결합할 가능성이 높고 결합 친화도는 3배에서 300배까지 향상됐다고 한다.

알파프로테오 훈련에는 단백질 데이터 뱅크의 방대한 단백질 데이터와 알파폴드 1억 개 이상 구조 예측 데이터가 사용됐다. 알파프로테오는 이런 데이터로부터 분자가 서로 결합하는 다양한 방법을 학습했으며 표적 단백질 구조와 우선 결합 위치 데이터가 주어지면 그 위치에서 표적 단백질에 결합하는 단백질 후보를 생성할 수 있다.

이런 결과로부터 알파프로테오를 사용하면 단백질 결합제를 만들 때 초기 실험에 필요한 시간을 크게 단축할 수 있음이 나타났다. 다만 모든 단백질에 대한 결합제를 만들 수 있는 건 아니며 원래 결합제 설계가 어렵다고 계산 분석에서 밝혀진 류마티스 관절염 등 자가면역 질환과 관련된 TNFɑ라는 단백질에 대해서는 알파프로테오로도 결합제를 설계할 수 없었다. 딥마인드는 릴리스에서 최종적으로 TNFɑ와 같은 어려운 표적에 대응하는 것을 목표로 알파프로테오 개선과 확장을 계속할 것이라고 밝혔다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.