바이오스펙테이터

바이오스펙테이터 서윤석 기자

'사이언스(Science)' 게재..저분자화합물(리간드) 단편 이용 단백질 상호작용체(interactome) 분석..기존 결합 리간드 없는 단백질 타깃 후보물질 식별..개발 AI 모델 웹에 공개

화이자(Pfizer)와 CeMM(CeMM Research Center for Molecular Medicine of the Austrian Academy of Sciences) 연구팀이 화학단백체학(chemoproteomics)을 이용해 인간 단백체(proteom)에서 저분자화합물(리간드)고 단백질 간(protein-ligand) 상호작용을 인공지능(AI) 모델을 통해 분석한 연구결과를 내놨다.

연구팀은 407개의 저분자화합물 단편(fragment)을 이용해 2600개 이상의 단백질과 관련된 4만7658개의 저분자화합물 단편-단백질 상호작용을 확인했다. 상호작용을 나타낸 단백질의 86%는 이전에 결합하는 리간드가 알려져 있지 않았다. 또 연구팀은 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 이용해 저분자화합물 단편의 세포내 기능을 예측하는 AI 모델을 개발했다.

연구팀은 새로 개발한 AI 모델을 이용해 치료제로 개발할 수 있는 신약 후보물질을 식별할 수 있을 것으로 기대했으며, 이번 연구에서 사용한 데이터와 AI 모델을 웹 어플리케이션으로 공개했다.

게오르그 윈터(Georg E. Winter) CeMM 연구팀은 지난 25일(현지시간) 저분자화합물 단편과 인체내 단백질간 상호작용을 AI 모델로 분석한 연구결과를 국제학술지 '사이언스(Science)'에 게재했다.... <계속>