AI로 효소 찾아 새로운 미생물 설계한다

[아이뉴스24 정종오 기자] 효소는 세포 내에서 일어나는 생화학적 반응을 촉매하는 단백질이다. 세포의 대사 과정에서 핵심 역할을 한다. 이에 따라 새로운 효소의 기능을 규명하는 것은 미생물 세포공장 구축에서 중요한 과제이다.

한국과학기술원(KAIST) 연구팀이 인공지능(AI)을 활용해 자연에 존재하지 않는 새로운 효소를 설계함으로써 미생물 세포공장 구축을 가속화하고 신약·바이오 연료 등 차세대 바이오산업의 개발 가능성을 크게 높였다.

KAIST(총장 이광형)는 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 AI를 활용한 효소 기능 예측 기술의 발전 과정과 최신 동향을 정리하고 AI가 새로운 효소를 찾고 설계하는데 어떤 역할을 해왔는지 분석해 ‘인공지능을 이용한 효소 기능 분류’를 발표했다.

이상엽 특훈교수 연구팀은 이번 연구에서 머신러닝(Machine learning)과 딥러닝(Deep learning)을 활용한 효소 기능 예측 기술의 발전 과정을 체계적으로 정리, 분석해 제공했다.

초기의 서열 유사성 기반 예측 기법에서부터 합성곱 신경망, 순환 신경망, 그래프 신경망, 트랜스포머(Transformer) 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.

딥러닝 기술을 활용한 효소 기능 예측은 단순한 서열 유사성 분석을 넘어, 구조적·진화적 정보 등 아미노산 서열에 내재된 효소의 촉매 기능과 관련된 중요한 특성을 자동으로 추출함으로써 보다 정밀한 예측이 가능하다는 점이 강조됐다.

생성형 인공지능 모델의 발전에 기반해 기존 효소 기능 예측을 넘어 자연계에 존재하지 않는 새로운 기능을 가진 효소를 생성하는 기술이 미래 연구 방향이 될 것으로 제시했다.

AI 기반 효소 예측과 설계 기술의 지속적 발전은 앞으로 바이오산업과 생명공학 연구의 방향성에 큰 변화를 가져올 것으로 전망했다.

공동 제 1저자인 생명화학공학과 김하림 박사과정생은 “AI 기반 효소 기능 예측과 효소 설계는 대사공학, 합성 생물학은 물론 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 전반의 연구를 가속화하는 데 크게 이바지할 것”이라고 전했다.

해당 논문(논문명 : Enzyme Functional Classification Using Artificial Intelligence)은 셀(Cell)이 발행하는 생명공학 저널인 `생명공학 동향(Trends in Biotechnology)'에 3월 28일자로 실렸다.