인공지능(AI)으로 효소가 가진 기능을 미리 예측하는 기술이 개발됐다.
한국과학기술원(KAIST·총장 신성철)은 이상엽 생명화학공학과 특훈교수, 김현욱 교수가 꾸린 초세대 협업연구실 연구팀이 AI 딥러닝 기술로 효소 'EC번호'를 예측하는 컴퓨터 방법론 '딥이씨(DeepEC)'를 개발했다고 2일 밝혔다.
EC 번호는 효소 기능을 표기하는 방법이다. 효소 생화학반응 종류에 따라 총 4개 숫자를 이룬다.
이런 EC 번호를 파악하면 해당 효소가 관여하는 생화학반응을 정확하게 알아낼 수 있고, 생명공학 분야 제품 생산성을 높일 수 있다. 기존에도 EC 번호를 예측하는 컴퓨터 방법론이 10여개 개발됐지만, 속도나 정확성, 예측 가능 범위에서 각각 부족한 부분이 있었다.
연구팀은 총 138만8606개 단백질 서열, EC 번호 바이오 빅데이터에 딥러닝 기술을 적용해 딥이씨를 개발했다. 딥러닝 알고리즘인 3개 '합성곱 신경망'을 예측기술로 사용했다. 이것으로도 EC 번호를 예측하지 못할 경우 '서열정렬'로 EC 번호를 예측한다.
김현욱 교수는 “이전에 발표된 5개 예측 방법론과 비교해보니 딥이씨가 가장 빠르고 정확하게 EC 번호를 예측하는 것으로 나타났다”며 “효소 기능 연구에 크게 이바지 할 것”이라고 말했다.
대전=김영준기자 kyj85@etnews.com
