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단백질 진화 초고속 분석, 신약 길 열다
뉴스보이
2026.01.30. 04:01
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2026.01.30. 04:01
서울대, 단백질 진화 초고속 분석 플랫폼 '폴드메이슨' 개발
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서울대 마틴 슈타이네거 교수 연구팀이 단백질 진화 과정을 규명할 초고속·고정밀 분석 플랫폼 '폴드메이슨'을 개발함
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폴드메이슨은 기존 기술 대비 100배에서 최대 1000배 빠른 속도와 높은 정확도로 수십만 개 단백질 구조를 비교 분석함
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특히 기존 분석이 어려웠던 '트와일라이트 존' 영역까지 폭넓게 분석할 수 있는 길을 열었음
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연구팀은 폴드메이슨을 활용해 인간과 박테리아의 바이러스 대항 핵심 단백질 구조가 수십억 년간 유지되었음을 확인했음
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이번 성과는 질병 관련 단백질 규명 및 신약 표적 발굴에 크게 기여하며, 세계 학술지 '사이언스'에 게재됨
단백질 구조 분석, 왜 중요하고 무엇이 어려웠나?
단백질의 중요성과 진화 이해의 필요성
기존 단백질 분석 기술의 한계점
폴드메이슨 개발을 이끈 슈타이네거 교수의 전문성
국내 연구 지원 및 국제 협력의 성과
단백질의 중요성과 진화 이해의 필요성
•
단백질은 아미노산 서열이 복잡하게 접힌 3차원 구조를 통해 생명 현상의 핵심 기능을 수행합니다. 효소 작용, 면역 반응, 세포 신호 전달 등 질병이나 노화와 관련된 다양한 생물학적 기능이 단백질 구조와 밀접하게 연결되어 있습니다. 이러한 단백질의 기능적 이해는 생명 과학 연구의 근간을 이룹니다.
•
따라서 단백질 구조가 어떻게 진화해 왔는지 이해하는 것은 질병의 근본 원인을 밝히고 새로운 치료 전략을 찾는 데 매우 중요합니다. 이는 신약 개발의 표적을 발굴하고, 우리 몸의 면역 시스템 기원을 파악하며, 궁극적으로 인류 건강 증진에 기여하는 데 필수적인 과정입니다.
기존 단백질 분석 기술의 한계점
•
최근 인공지능(AI) 기술의 비약적인 발전으로 방대한 단백질 구조 데이터가 쏟아지고 있지만, 기존의 분석 기술은 연산 속도와 확장성 측면에서 심각한 한계를 보여왔습니다. 데이터는 폭증하는데 이를 효과적으로 비교하고 해석하는 데 큰 병목 현상이 발생했습니다.
•
특히 단백질 간 유사성이 매우 낮아 기존 서열 기반 방법으로는 상동성이나 진화적 관계를 신뢰성 있게 판단하기 어려웠던 영역을 '트와일라이트 존'이라고 부릅니다. 이 영역은 수십억 년에 걸친 단백질 진화 과정을 규명하는 데 가장 큰 걸림돌로 작용했습니다.
폴드메이슨 개발을 이끈 슈타이네거 교수의 전문성
•
마틴 슈타이네거 교수는 인공지능(AI)과 초고속 계산 알고리즘을 활용한 단백질 구조 예측 및 분석 기술 분야의 세계적 권위자입니다. 그는 이전에 단백질 구조 예측 속도를 획기적으로 향상시킨 '콜랩폴드'와 구조 유사성 검색을 수만 배 이상 가속한 '폴드시크' 등을 개발하며 이 분야에서 독보적인 전문성을 쌓았습니다.
•
이러한 선행 연구 경험을 바탕으로 슈타이네거 교수 연구팀은 기존 기술의 한계를 극복하기 위해 단백질의 3차원 구조와 아미노산 서열 정보를 통합적으로 분석하는 새로운 접근법을 도입했습니다. 이는 정확도와 규모(확장성)를 동시에 만족시키는 매우 도전적인 과제였습니다.
국내 연구 지원 및 국제 협력의 성과
•
이번 연구 성과는 과학기술정보통신부의 '기초연구사업'과 '합성생물학 기술개발사업', 그리고 유망한 젊은 연구자의 창의적 아이디어를 지원하는 '우수신진연구 지원 트랙'을 통해 거둔 결실입니다. 이는 정부의 꾸준한 연구 지원 정책이 세계적 성과로 이어진 중요한 사례입니다.
•
특히 독일 출신의 슈타이네거 교수와 호주 출신의 카메론 길크리스트 박사 등 글로벌 우수 인재들이 한국의 연구 인프라와 지원 정책을 바탕으로 국내에서 달성한 성과라는 점에서 더욱 의미가 깊습니다. 과기정통부는 국내 연구 역량 확보를 위해 외국 석학에 대한 다양한 지원을 지속할 것이라고 밝혔습니다.
단백질의 중요성과 진화 이해의 필요성
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단백질은 아미노산 서열이 복잡하게 접힌 3차원 구조를 통해 생명 현상의 핵심 기능을 수행합니다. 효소 작용, 면역 반응, 세포 신호 전달 등 질병이나 노화와 관련된 다양한 생물학적 기능이 단백질 구조와 밀접하게 연결되어 있습니다. 이러한 단백질의 기능적 이해는 생명 과학 연구의 근간을 이룹니다.
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따라서 단백질 구조가 어떻게 진화해 왔는지 이해하는 것은 질병의 근본 원인을 밝히고 새로운 치료 전략을 찾는 데 매우 중요합니다. 이는 신약 개발의 표적을 발굴하고, 우리 몸의 면역 시스템 기원을 파악하며, 궁극적으로 인류 건강 증진에 기여하는 데 필수적인 과정입니다.
기존 단백질 분석 기술의 한계점
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최근 인공지능(AI) 기술의 비약적인 발전으로 방대한 단백질 구조 데이터가 쏟아지고 있지만, 기존의 분석 기술은 연산 속도와 확장성 측면에서 심각한 한계를 보여왔습니다. 데이터는 폭증하는데 이를 효과적으로 비교하고 해석하는 데 큰 병목 현상이 발생했습니다.
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특히 단백질 간 유사성이 매우 낮아 기존 서열 기반 방법으로는 상동성이나 진화적 관계를 신뢰성 있게 판단하기 어려웠던 영역을 '트와일라이트 존'이라고 부릅니다. 이 영역은 수십억 년에 걸친 단백질 진화 과정을 규명하는 데 가장 큰 걸림돌로 작용했습니다.
폴드메이슨 개발을 이끈 슈타이네거 교수의 전문성
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마틴 슈타이네거 교수는 인공지능(AI)과 초고속 계산 알고리즘을 활용한 단백질 구조 예측 및 분석 기술 분야의 세계적 권위자입니다. 그는 이전에 단백질 구조 예측 속도를 획기적으로 향상시킨 '콜랩폴드'와 구조 유사성 검색을 수만 배 이상 가속한 '폴드시크' 등을 개발하며 이 분야에서 독보적인 전문성을 쌓았습니다.
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이러한 선행 연구 경험을 바탕으로 슈타이네거 교수 연구팀은 기존 기술의 한계를 극복하기 위해 단백질의 3차원 구조와 아미노산 서열 정보를 통합적으로 분석하는 새로운 접근법을 도입했습니다. 이는 정확도와 규모(확장성)를 동시에 만족시키는 매우 도전적인 과제였습니다.
국내 연구 지원 및 국제 협력의 성과
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이번 연구 성과는 과학기술정보통신부의 '기초연구사업'과 '합성생물학 기술개발사업', 그리고 유망한 젊은 연구자의 창의적 아이디어를 지원하는 '우수신진연구 지원 트랙'을 통해 거둔 결실입니다. 이는 정부의 꾸준한 연구 지원 정책이 세계적 성과로 이어진 중요한 사례입니다.
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특히 독일 출신의 슈타이네거 교수와 호주 출신의 카메론 길크리스트 박사 등 글로벌 우수 인재들이 한국의 연구 인프라와 지원 정책을 바탕으로 국내에서 달성한 성과라는 점에서 더욱 의미가 깊습니다. 과기정통부는 국내 연구 역량 확보를 위해 외국 석학에 대한 다양한 지원을 지속할 것이라고 밝혔습니다.
#폴드메이슨
#단백질 진화
#신약
#사이언스
#마틴 슈타이네거
이 콘텐츠는 뉴스보이의 AI 저널리즘 엔진으로 생성 되었으며, 중립성과 사실성을 준수합니다. AI가 작성한 초안을 바탕으로 뉴스보이 에디터들이 최종검수하였습니다. (오류신고 : support@curved-road.com)
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