MIT공대, 대만 성공대와 아미노산 진동 주파수로 단백질 생성 AI 알고리즘 개발
음악 이론을 활용해 노래를 작곡하듯 새로운 단백질을 생성할 수 있는 인공지능(AI) 기술이 개발됐다.
미국과학진흥협회(AAAS) 과학뉴스사이트인 유레크얼러트(EurekAlert)는 최근 매사추세츠공과대학교(MIT)와 대만 국립 성공대학교 연구진이 음악을 활용해 새로운 단백질을 만들어내는 AI 알고리즘을 개발했다고 전했다.
연구진은 음 하나 하나를 조화롭게 구성해 아름다운 음악을 만들어 내는 것처럼 단백질 구성요소인 아미노산 각각의 진동 주파수를 이용해 유용한 단백질을 만들어낼 수 있는 기술을 개발했다.
AI로 기존 단백질 구조를 악보로 변환해 생체적합재료 개발에 도움이 되는 새로운 단백질을 만들어내는 것이 핵심이다.
단백질은 생명을 구성하는 기본 요소 가운데 하나다. 이에 과학계는 오랫동안 어떻게 단백질을 개선하고 새로운 단백질을 만들어낼 수 있을 지 연구해왔다. 현재로서는 새로운 단백질을 만들기 위해 기존 단백질을 모방하거나 단백질을 구성하는 아미노산 배열을 직접 수정한다. 그러나 이러한 과정은 시간이 소모되는 작업인데다 그 변화에 따른 결과를 예측하기 어렵다.
이에 연구진은 아미노산의 진동 주파수와 단백질의 접힘을 분석해 단백질의 화학적 구조를 음량과 멜로디, 화음, 리듬 등과 같은 음악 표현으로 변환했다. 이렇게 생성한 특정 음악 정보를 딥러닝 신경망 알고리즘으로 훈련시켜 완전히 새로운 단백질을 만들어낼 수 있게 했다.
연구진은 새롭게 찾은 단백질을 방대한 기존 데이터베이스에 있는 이미 알려진 모든 단백질과 비교해 분석했다. 이 같은 방법으로 연구진은 자연에서 아직 발견·생성되지 못한 단백질을 설계할 수 있음을 입증해냈다.
연구에 참여한 마르쿠스 뷸러(Markus J. Buehler) MIT 교수는 연구진이 밝혀낸 연구 성과가 향후 새로운 생체적합재료 개발 등에 기여할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
한편, 구글 딥마인드는 알파폴드(AlphaFold)라는 단백질 구조 파악 AI 알고리즘을 선보인 바 있다. 이처럼 단백질 연구를 통해 단백질 구조를 파악하게 되면 질병 유발 단백질을 제어할 수 있는 신약 물질 개발이나 바이오, 신소재 산업 등 다양한 분야에서 유용하게 활용될 전망이다.
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