케이메디허브(대구경북첨단의료산업진흥재단·이사장 양진영)는 신약개발지원센터 분자설계팀이 인공지능(AI)을 활용해 막 단백질의 체내 움직임을 분석하고, 작용제와 길항제의 특징을 분석할 수 있는 기술(AI 모델 딥프로)을 개발했다고 23일 밝혔다. 개발 기술은 단백질과 약물의 결합력을 예측하는 AI 모델로 AI를 활용해 신약개발 가능성을 높였다는 평가다.
이번 연구는 AI 모델 딥프로에서 막 단백질 영역을 특화해 G-단백질 결합 수용체(GPCR)의 약물 종류를 분류할 수 있는 AutoG 모델이다. GPCR은 생체막에 존재하는 단백질로 사람의 체내 정보전달 경로를 관장하는 역할을 하는 수용체이다. 신약 개발을 위한 표적 단백질로 각광을 받고 있다. 작용제와 결합해 정보전달이 가능하게 하거나, 반대로 정보를 전달하지 못하도록 방해하는 길항제와 반응한다.
한민우 케이메디허브 신약개발지원센터 분자설계팀장은 딥러닝 기술로 GPCR 작용제와 길항제의 특징을 알아내고 분류하는 모델을 개발했다. 일정 시간동안 단백질의 체내 움직임을 모사할 수 있는 분자동력학을 계산한 결과를 적용했다.
양진영 이사장은 “AutoG 개발을 통해 신약개발지원센터가 보유한 단백질 구조규명 분야와 접목, 막 단백질 신약개발 연구를 가속화하고 연구자들에게 연구지원을 통해 관련 연구의 성공률을 높이기 위한 발판이 마련될 것으로 기대한다”라고 말했다.
대구=정재훈기자 jhoon@etnews.com
