AI, 단백질 성능 100배 높이는 '원샷' 기술...사이언스誌 주목

인공지능(AI)을 이용해 단 한 번의 시도로 단백질 성능을 100배 이상 높이는 혁신적인 기술이 개발됐다.

미국 캘리포니아대학교 버클리캠퍼스(UC Berkeley) 패트릭 슈(Patrick D. Hsu) 교수 연구팀은 단백질 설계·합성 자동화 플랫폼 'MULTI-evolve'를 개발했다고 밝혔다. 해당 연구 결과는 국제학술지 '사이언스(Science)'에 지난 2월 19일(현지시간) 게재됐다고 중국 바이오 전문매체 바이오온이 24일 보도했다.

단백질은 아미노산 서열 조합에 따라 기능이 결정된다. 특정 기능을 가진 고성능 단백질을 개발하려면 최적의 아미노산 조합을 찾아야 하지만, 경우의 수가 천문학적이어서 기존 '분자 진화' 방식으로는 한계가 있었다.

연구팀이 개발한 'MULTI-evolve'는 이 과정을 AI로 자동화했다. 먼저 단백질 언어 모델(PLM)이 방대한 데이터 학습을 통해 유용한 단일 돌연변이를 예측한다. 이후 신경망 모델이 여러 돌연변이 간의 시너지 효과를 분석해 최적의 다중 돌연변이 조합을 설계한다.

특히 연구팀은 여러 돌연변이를 한 번에 정확하게 합성하는 유전자 조립 기술 'MULTI-assembly'도 개발했다. 이 기술을 통해 최대 9개의 돌연변이를 포함하는 유전자 서열을 70%에 달하는 성공률로 한 번에 합성할 수 있다.

연구팀은 이 기술의 성능을 입증하기 위해 여러 단백질에 적용했다. 효소(APEX)의 촉매 활성은 100배 이상, 유전자 가위 기술인 'CRISPR-Cas13d'의 활성은 10배 향상됐다. 치료용 항체의 경우, 세포 내 발현량은 6배 늘리면서 표적 단백질과의 결합력은 3배 강화하는 데 성공했다.

이번 연구는 기존의 반복적인 실험과 스크리닝에 의존하던 단백질 공학을 AI 기반의 '지능형 설계' 시대로 전환하는 계기가 될 전망이다. 연구팀은 이 기술이 효소, 항체 의약품, 백신 등 바이오 의약품 개발 속도를 획기적으로 높일 것으로 기대했다.