광주과학기술원(GIST·총장 김기선)은 남호정 전기전자컴퓨터공학부 교수팀이 항균 기능을 갖는 펩타이드 분자를 빠르게 발굴하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 5일 밝혔다.
항균 펩타이드는 생명체 모든 영역에서 자연적으로 발생하는 작은 단백질이다. 기존 항생제 내성이 있는 균에서도 뛰어난 항균력을 갖고 새로운 내성균 출현도 거의 유발하지 않아 차세대 항생물질로 각광받고 있다. 박테리아, 바이러스, 곰팡이에 의한 감염자나 암 환자 치료를 위한 실효성 있는 대안 치료제로 주목된다.
남 교수는 이한솔 석박통합과정생, 이송연 박사과정생, 이인구 박사와 함께 항균 펩타이드 치료제 개발을 위한 펩타이드 분자의 항균 효과를 기존보다 정확하게 판별할 수 있는 AI 예측 기술(AMP-BERT)을 개발했다.
남 교수팀 이번 연구는 현재까지 공개된 다양한 예측 모델과 비교해 실험 조건에 따라 최소 2% 최대 13% 더 높은 항균성 예측 정확도를 보였다. 종전 연구에서는 불가능했던 항균성 연관 주요 펩타이드 부분 서열 정보를 제공해 예측결과 해석성 기능을 더했다.
연구팀은 대규모 단백질 서열로 사전 학습된 BERT 신경망 모델에 셀프 어텐션 기술을 적용함으로써 앞선 연구들의 한계점을 보완하는 항균 펩타이드 활성 예측 모델을 고안했다. 이를 통해 모델이 항균 펩타이드 활성과 관련된 주요 부분 구조를 올바르게 탐지하고 있다는 사실을 확인함으로써 모델의 신뢰성과 해석성을 검증했다.
이번 연구는 항생제 내성균 대유행 시대를 대비하기 위한 신약 개발 AI 플랫폼으로, 펩타이드 분자 기반의 항생제 개발 초기 단계에서 활용돼 신약 개발 시간을 단축하는 데 기여할 것으로 기대하고 있다.
남호정 교수는 “단백질 서열 일반적인 특성과 항균 펩타이드 특이적인 정보를 함께 훈련해 펩타이드 분자에 대한 항균 효과 예측의 정확도를 높이고 항균 효과에 관여하는 주요 펩타이드 부분 서열을 제공하는 연구 결과”라며 “AI 모델로 다양한 항생제 후보 물질을 단기간에 발굴해 결과적으로 항생제 신약 개발 성공 가능성을 제고하는 데 기여했으면 한다”고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 '중견연구자지원사업'사업의 지원으로 이뤄졌으며 단백질 분야 저명 학술지 프로테인 사이언스에 온라인 게재됐다.
광주=김한식기자 hskim@etnews.com
