한국과학기술원(KAIST) 연구진은 인공지능(AI)이 효소 연구에 미친 영향력과 제약-바이오 연료 등 차세대 바이오산업 연구에 미칠 영향을 분석했다고 18일 밝혔다.
이상엽 KAIST 생명화학공학과 특훈교수 연구팀이 진행한 이번 연구는 AI를 활용한 효소 기능 예측 기술의 발전 과정과 최신 동향을 정리한 것이 핵심이다. AI가 새로운 효소를 찾고 설계하는데 어떤 역할을 해 왔는지 분석해 ‘AI를 이용한 효소 기능 분류’를 발표했다.
머신러닝과 딥러닝을 활용한 효소 기능 예측 기술의 발전 과정을 체계적으로 정리 및 분석해 제공했다. AI 기술이 단백질 서열에서 의미 있는 정보를 어떻게 추출하고, 예측 성능을 극대화하는지 분석한 것이다.
특히, 딥러닝 기술을 활용한 효소 기능 예측은 단순한 서열 유사성 분석을 넘어서 구조적, 진화적 정보 등 아미노산 서열에 내재된 효소의 촉매 기능과 관련된 중요한 특성까지 자동으로 추출해낸다는 사실을 분석했다. 기존 생명정보학적 접근법과 비교했을 때 가장 큰 차별점이라는 설명이다.
앞으로는 생성 AI 모델의 발전에 기반해, 기존 효소 기능 예측을 넘어 자연계에 존재하지 않는 새로운 기능을 가진 효소를 생성하는 기술이 미래 연구 방향이 될 것이라고 전망했다.
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부가 지원하는 석유 대체 친환경 화학기술 개발 사업의 ‘바이오 제조 산업 선도를 위한 첨단 합성 생물학 원천기술 개발’ 그리고 과기정통부와 보건복지부가 지원하는 ‘딥러닝 기반 합성 생물학을 이용한 혁신구조 항생제 개발’ 과제의 지원을 받아 수행했다.
장세민 기자 semim99@aitimes.com
