세계 최대 단백질 복합체 구조 데이터베이스 탄생

유럽분자생물학연구소 유럽생물정보학연구소(EMBL-EBI), 구글 딥마인드, 엔비디아, 서울대학교가 공동으로 170만 개의 단백질 복합체 구조를 인공지능(AI)으로 예측해 알파폴드 데이터베이스에 공개했다. 3월 15일 공개된 이번 업데이트는 알파폴드 데이터베이스에 단백질 복합체 구조가 최초로 포함된 것으로, 현재 공개된 단백질 복합체 예측 데이터베이스 중 세계 최대 규모다.

이번 확장은 인간을 포함한 주요 20개 생물 종과 세계보건기구(WHO)가 지정한 우선순위 병원체를 대상으로 했다. 4개 기관은 총 3천만 개의 복합체를 계산했으며, 이중 고신뢰도 구조 170만 개를 데이터베이스에 등록했다. 나머지 1,800만 개의 낮은 신뢰도 구조도 대량 다운로드 형태로 제공된다.

단백질 복합체 구조가 중요한 이유

단백질은 생명의 기본 구성 요소다. 하지만 단백질은 혼자 작동하지 않는다. 여러 단백질이 결합해 복합체를 형성하고, 이 복합체가 실제 생물학적 기능을 수행한다. 세포 행동을 이해하고, 질병의 분자적 메커니즘을 규명하며, 새로운 치료제를 개발하려면 단백질 복합체의 3차원 구조를 알아야 한다.

문제는 단백질 복합체 구조를 예측하는 것이 극도로 어렵다는 점이다. 자연 상태에서 단백질은 형태를 바꾸고 다양한 방식으로 상호작용한다. 이번 데이터베이스는 두 개의 동일한 단백질로 구성된 호모다이머(homodimer) 복합체에 초점을 맞췄다.

EMBL-EBI 임시 소장 조 맥엔타이어는 "이 기초 데이터를 전 세계에 공개함으로써 연구자들이 테스트하고 개선해 차세대 생물학적 발견을 이끌도록 초대한다"고 밝혔다. 구글 딥마인드 임팩트 가속기 책임자 안나 코이부니에미는 "과학계가 표현한 중요한 요구에 부응하는 것"이라고 설명했다.

글로벌 건강 문제 해결 가능성

이번 업데이트는 즉각적인 보건 효과를 목표로 설계됐다. WHO 우선순위 병원체 목록을 포함한 것은 감염병 연구를 가속화하려는 의도다. 인간 단백질 복합체 구조는 암, 신경퇴행성 질환, 대사 질환 등 주요 질병의 분자적 메커니즘을 이해하는 데 활용될 수 있다.

연구자들은 이 데이터를 통해 약물 표적을 식별하고, 치료제 후보 물질이 단백질 복합체와 어떻게 상호작용하는지 시뮬레이션할 수 있다. 실험실에서 수년이 걸릴 구조 분석 작업을 AI 예측으로 대체하면 신약 개발 속도가 크게 빨라진다.

알파폴드 데이터베이스는 누구나 무료로 접근할 수 있는 오픈 액세스 자원이다. 이는 자원이 부족한 국가의 연구자들도 최첨단 구조생물학 데이터를 활용할 수 있다는 의미다.