인공지능 항균 펩타이드 기능성 소재 개발

 

(딥러닝 기반 거미 독샘 유래 항균 펩타이드 발굴 연구 체계도)

[주간코스메틱 윤선영 기자] 국립생물자원관 연구진에 의해 인공지능 기술을 활용하여 거미 독샘에서 유래한 신규 항균 펩타이드가 발굴되었다.

화장품과 의약품에 활용되는 펩타이드는 수십 개의 아미노산이 연결된 생체 분자로 체내에서 여러 기능을 수행할 수 있다. 특히, 구조적‧기능적 다양성을 가지고 분자 표적의 범위가 넓음에 따라 의약품 등으로의 개발 가능성이 높다.

국립생물자원관(관장 서민환)은 최근 동국대 성정석 교수팀, 장원희 교수팀과 함께 새로운 항균 펩타이드를 발굴할 수 있는 인공지능 딥러닝 기반 예측 모델을 개발했다고 밝혔다.

이번 인공지능 기반 예측 연구를 통해 복잡한 실험과정을 거치지 않고도 컴퓨터 예측으로 자생 거미 독샘에서 유래한 신규 항균 펩타이드를 발굴에 성공했다. 이는 인공지능 기술을 활용하여 생물자원을 분석한 케이스로 단백질체 분석 등의 기존 전통적 방식으로는 찾지 못하는 신규 기능성 펩타이드를 발굴했다는 점에 의미가 있다.

연구진은 항균 실험에서 일반적으로 사용되는 다섯 종의 세균에 대해 펩타이드 서열만으로도 항균 기능성을 예측할 수 있는 다중작업 학습 기반의 항균 기능성 펩타이드 탐색 모델을 개발했다.

또한 학습된 모델을 이용하여 자생 거미인 별늑대거미의 독샘전사체로부터 두 가지 신규 항균 펩타이드를 발굴하고 실험으로 항균 기능성을 발굴하고 실험으로 항균 기능성을 검증하여 추후 의약품으로 활용될 가능성을 제시했다.

이번 연구인 항균 펩타이드 발굴에서 거미 독샘 전사체를 활용했다. 거미 독은 구성 성분이 다양하여 기능성 물질을 발굴하는데 연구 가치가 높다. 별늑대거미는 거미줄을 치지 않고 사냥하는 배회성 거미로 거미 독에 세포 용해성 성분이 많을 것으로 예측됨에 따라 해당 전사체를 항균 펩타이드를 예측하기 위한 데이터로 활용되었다.

 

화장품, 제약, 식품 기능성 소재 활용 기대

특히, 거미 독에 존재하는 다양한 펩타이드는 세포 파괴와 신경 마비 등의 특성이 있어 제약, 식품, 화장품 등의 여러 산업 분야에서 기능성 소재로 활용되고 있다. 다만 거미 독의 기능성 펩타이드 탐색 과정부터 개발까지 많은 시간과 비용이 소요되어 이를 효율적으로 수행할 수 있는 기술이 필요하다.

이번 인공지능 기반 예측 연구는 기존에 많은 시간과 비용 소비에 대한 한계를 극복하고 자생생물에서 유래한 기능성 후보물질 개발과정의 효율을 높일 수 있어 기대를 모으고 있다.

한편 국립생물자원관은 지난해 5월부터 4개 대학과 ‘인공지능 기반 생물자원 활용 전문인력 양성 사업’을 추진하고 있으며 이번 신규 항균 펩타이드 발굴은 이 사업을 통해 얻어낸 결과다.

조가연 국립생물자원관 유용자원활용과장은 “인력양성사업을 통해 인공지능을 기반으로 생물자원 유래 신규 기능성 소재를 발굴하는 우수한 전문인력이 양성될 수 있도록 지속적으로 지원할 계획”이라고 밝혔다.