AI 기술을 활용하여 자연계에는 존재하지 않지만 유용한 기능을 보유한 인공 단백질을 설계

실험적 접근 방식으로는 불가능했던 단백질을 인공적으로 설계하여 기존 단백질의 단점을 보완하고, 생산과 유통에 있어 획기적인 장점을 제공

향후 5년 : 단백질 의약품(항체, 펩타이드)과 신소재의 기능 개선 및 최적화

향후 10년 : 신개념 의료용 인공 단백질 창출 및 인공 단백질 신소재 개발

1) 골격 단백질 설계

- 적합한 골격 단백질은 기능성 단백질의 안전성 및 최적화에 중요

- 실험적 검증을 위해 라이브러리 스크리닝 시스템을 구축하여 선별

2) 단백질 안정성 설계

- 단백질 3차 구조 안정화를 유도하여, 내열성 및 활성, 물성을 향상시키는 설계

- 골격 단백질에 기능성 서열을 추가하여 효소, 항체, 펩타이드 기능 변화 가능

3) 결합 단백질 설계

- 자연계 결합 모티프를 이식할 수 있는 골격 구조를 선별하여 결합 모티프를 이식

- 기존의 결합 모티프가 존재하지 않는 경우, 표적 단백질의 결합 부위에 결합할 수 있는 아미노산 서열을 기반으로 설계

4) 막 단백질 설계

- 소수성 지질층 통과로 인한 표면 잔기의 위치 조정 및 위상을 고려하여 설계

5) 다량체 단백질 설계

- 단백질의 규칙적 배열을 유도하여 특정 형태를 유도하는 설계

- 약물 전달체 및 다중 항원 백신에 활용 가능한 케이지 단백질을 개발

고도화된 인공지능 모델이 단백질 디자인 분야에 적용되고 있어, 컴퓨터 기반이 없는 연구자들의 접근이 어려우므로 공개된 프로그램들을 사용할 수 있도록 사용자 친화적 중개 플랫폼 개발 필요

인공 단백질과 딥러닝 기반 단백질 구조 예측의 융합

- 로제타폴드를 개발한 David Baker 그룹에서는 로제타폴드 기반의 단백질 디자인 기술인 ‘RF design’을 개발

- 인공지능 확산 모델을 활용하여, 제너레이트 바이오메디슨은 ‘Chroma’를  워싱턴대학교는 ‘RF Diffusion’을 개발

- 제너레이트 바이오메디슨은 암젠과 연구를 제휴하여 5가지 임상 표적에 대한 인공 단백질 치료제를 개발 중

임상 진행 중인 인공 단백질

- 인간면역결핍 바이러스(HIV)와 호흡기세포융합바이러스(RSV) 단백질 백신 디자인(Icosavax, 임상1상)

- 글루텐의 PQ 펩타이드를 분해할 수 있으며, 위장 내 단백질 분해효소에 저항성을 갖는 인공 효소를 디자인(PvP Biologics, 임상 2상)

인공 단백질 기반 스타트업

- 신약 파이프라인을 기반으로 설립된 스타트업으로 PvP Biologics와 Neoleukin이 있음

- 단백질 디자인 서비스를 제공하거나, 디자인 기술 기반으로 협업을 진행하는 스타트업으로는 Arzeda, CYRUS Biotechnology가 있음

인공 단백질 관련 연구는 시작 단계로 지금까지 국내 연구의 대부분은 컴퓨터를 이용한 펩타이드의 구조 분석, 저분자-단백질 구조 예측과 모델링에 집중

최근 국내에서도 인공 단백질 기반 벤처 회사들이 설립

- ‘테라자인’은 카이스트 오병하 교수가 설립한 벤처 기업으로, 단백질 디자인 기술을 기반으로 차세대 면역치료제용 단일클론항체를 개발

- ‘갤럭스’는 서울대 석차옥 교수가 설립한 회사로, 카카오브레인으로 50억 원의 투자금을 유치하여 공동연구 진행

인공 단백질의 종류가 사실상 무한하다는 점에서 기존 구조생물학, 생화학, 세포생물학, 동물모델 연구와 높은 시너지 효과 창출 가능

단백질 신약, 합성생물학, 신소재 등 관련 분야의 우수한 결과물들을 인공 단백질을 기반으로 창출하여 바이오산업 전반에 걸쳐 패러다임 변화를 유발

명확한 목적을 중심으로 인공지능 분야에서 계산 모델을 개발하고, 바이오 분야의 생물학적 타당성과 실험적 검증을 제공하는 유기적 협업이 필수인공지능 모델 개발에 있어 체계화된 데이터베이스가 핵심적 요소이므로 단백질 구조, 실험적 검증 데이터를 활용하여 추가적인 학습 피드백이 가능한 시스템 필요

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