KAIST 이노코어 연구단, ‘데이비드 베이커’와 코티솔 인식 바이오 센서 구현

화합물 센서 단백질 AI로 설계 성과

질병 진단·환경 감지 등 활용 기대

이노코어 연구 협력 기반 속 성과

KAIST.ⓒKAIST

한국과학기술원(KAIST) 이노코어(InnoCORE) 연구진이 과학기술정보통신부 이노코어(InnoCORE) 사업을 통해 구축된 연구 협력 기반 아래 의미 있는 연구 성과를 도출했다.

KAIST는 지난 2024년 노벨 화학상 수상자인 데이비드 베이커(David Baker) 미국 워싱턴대학교 교수의 방문을 계기로, 공동연구를 통해 인공지능(AI)으로 원하는 화합물을 정확히 인식하는 단백질 설계 연구 결과를 공개했다.

KAIST는 생명과학과 이규리 교수가 AI-CRED 혁신신약 이노코어 연구단에 참여 중인 연구진으로서, David Baker 교수와의 공동 연구를 통해 특정 화합물을 선택적으로 인식하는 인공 단백질을 AI로 설계하는 데 성공했다고 9일 밝혔다.

이번 연구는 AI를 활용해 특정 화합물을 인식하는 단백질을 처음부터 설계(de novo)하고, 이를 실제로 작동하는 바이오 센서로 구현한 것이 특징이다.

기존에는 자연 단백질을 탐색하거나 일부 기능을 수정하는 방식이 주를 이뤘다면, 이번 연구는 AI 기반 설계를 통해 원하는 기능을 갖는 단백질을 맞춤 제작하고 실험적으로 검증까지 완료했다는 점에서 의미가 크다.

특히 연구진은 스트레스 호르몬인 코티솔(cortisol)을 선택적으로 인식하는 단백질을 설계하고 이를 기반으로 AI가 설계한 바이오 센서를 구현하는 데 성공했다.

이는 단백질 설계에 그치지 않고 실제 측정 가능한 센서 기술로 확장한 것으로, 단백질 설계 분야의 오랜 난제였던 저분자 화합물 인식 문제를 해결한 사례로 평가된다.

연구 성과는 향후 질병 진단, 신약 개발, 환경 모니터링 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 혈액 속 바이오마커를 정밀하게 감지해 질병을 조기에 진단할 수 있으며 특정 분자를 선택적으로 인식하는 단백질 설계를 통해 표적 치료제 개발에도 기여할 수 있다.

또 환경 오염 물질을 감지하는 센서 개발로 공기와 수질을 실시간으로 모니터링하는 등 맞춤형 바이오 센서 기술 구현이 가능해질 전망이다.

화합물을 인식하는 신규 단백질 설계는 원자 단위의 정밀한 계산이 필요해 오랜 기간 단백질 설계 분야의 난제로 꼽혀왔다.

연구진은 단백질-리간드 상호작용을 정밀하게 반영하는 AI 모델을 개발하고 이를 활용해 결합 단백질 설계에 성공했다.

그 결과 대사물질과 저분자 약물을 포함한 6종의 화합물 각각에 대해 인공 결합 단백질을 설계하고, 실험을 통해 기능을 검증했다.

특히 코티솔과 결합하는 신규 단백질을 기반으로 화학 유도 이합체를 설계해 코티솔 바이오 센서를 개발했다. 해당 설계 기술은 미국에서 임시 특허를 출원한 상태다.

이규리 교수는 “AI를 활용해 특정 화합물을 정밀하게 인식하는 단백질을 설계할 수 있음을 실험적으로 입증한 것”이라며 “앞으로 질병 진단, 신약 개발, 환경 모니터링 등 다양한 분야에서 활용될 수 있는 단백질 설계 기술로 확장해 나갈 계획”이라고 밝혔다.

연구 결과는 지난달 28일 국제 학술지 ‘Nature Communications’에 게재됐다.

한편, 이 교수는 지난해 2월 KAIST에 부임한 신임 교수로, 단백질 디자인 연구실을 이끌고 있다. 원자 단위의 정밀한 단백질 복합체 설계 분야에서 세계적인 전문성을 보유하고 있으며 AI 기반 단백질 설계, 인공 효소 설계, RNA 인식 단백질 개발 등 다양한 연구를 수행하고 있다.

또 InnoCORE 사업의 AI-CRED 혁신신약 연구단 소속 멘토 교수로 참여해 효소 및 펩타이드 신약 설계 연구를 진행 중이다.