한국과학기술원(KAIST·총장 이광형)는 이상엽 생명화학공학과 특훈교수팀이 인공지능(AI)를 활용한 효소 기능 예측 기술 발전 과정과 최신 동향을 정리하고, AI가 새로운 효소를 찾고 설계하는데 어떤 역할을 해왔는지 분석해 'AI를 이용한 효소 기능 분류'를 발표했다고 21일 밝혔다.
연구팀은 이번 연구에서 머신러닝과 딥러닝을 활용한 효소 기능 예측 기술 발전 과정을 체계적으로 정리·분석해 제공했다.
초기 서열 유사성 기반 예측 기법에서부터 합성곱 신경망, 순환 신경망, 그래프 신경망, 그리고 트랜스포머 기반 대규모 언어 모델까지 다양한 AI 기법이 효소 기능 예측 연구에 접목된 사례를 다뤘다.
이들 기술이 단백질 서열에서 의미 있는 정보를 어떻게 추출하고, 예측 성능을 극대화하는지를 분석했다.
특히, 딥러닝 기술을 활용한 효소 기능 예측은 단순한 서열 유사성 분석을 넘어, 구조적·진화적 정보 등 아미노산 서열에 내재된 효소 촉매 기능 관련 중요한 특성을 자동으로 추출해 보다 정밀한 예측이 가능하다.
이는 기존의 생명정보학적 접근법과 비교해 인공지능 모델이 가지는 차별성과 장점을 부각하는 중요한 부분이다.
또 생성형 AI 모델 발전에 기반해, 기존 효소 기능 예측을 넘어 자연계에 존재하지 않는 새로운 기능을 가진 효소를 생성하는 기술이 미래 연구 방향이 될 것으로 제시했다. 이런 AI 기반 효소 예측 및 설계 기술 지속 발전은 향후 바이오 산업과 생명공학 연구 방향성에 큰 변화를 가져올 것으로 전망했다.
공동 제 1저자인 김하림 생명화학공학과 박사과정생은 “AI 기반 효소 기능 예측 및 효소 설계는 대사공학, 합성 생물학 및 헬스케어 등 다양한 분야에서 매우 중요하다”고 말했다.
이상엽 특훈교수는 “AI 활용 효소 기능 예측은 다양한 생물학적 문제 해결에 효과적으로 적용될 수 있는 가능성을 보여주며 바이오 분야 전반 연구를 가속화하는 데 크게 기여할 것”이라고 밝혔다.
해당 논문은 생명공학 동향(Trends in Biotechnology)에 3월 28일자 게재됐다.
김영준 기자 kyj85@etnews.com
