한국과학기술원(KAIST)은 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 인공지능(AI)을 이용해 자연에 존재하지 않는 새로운 효소를 설계할 수 있는 가능성을 제안했다고 17일 밝혔다.

 

효소는 세포 내에서 일어나는 생화학적 반응을 촉매하는 단백질이다. 새로운 효소의 기능 규명은 미생물 세포공장(세포의 유전자를 조작해 화합물을 대량으로 만드는 미생물 기반 생산시스템)을 구축하기 위한 핵심 과제다.

 

연구팀은 합성곱 신경망, 순환 신경망, 그래프 신경망, 트랜스포머 기반 대규모 언어 모델 등 다양한 AI 기법이 효소 기능 예측 연구에 활용된 사례를 정리하고, 이들 기술이 단백질 서열에서 어떻게 의미 있는 정보를 추출하고 예측 성능을 극대화하는지 분석했다.

 

 

딥러닝 기술을 활용해 단순한 아미노산 서열 유사성 분석을 넘어 구조적·진화적 정보 등 서열에 내재된 효소의 촉매 기능과 관련된 중요한 특성을 자동으로 추출할 수 있다고 연구팀은 설명했다. 특히 생성형 AI 모델 발전을 토대로 기존의 효소 기능 예측을 넘어 자연계에 존재하지 않는 새로운 기능을 가진 효소를 생성하는 기술이 미래 연구 방향이 될 것으로 제시했다.

 

이상엽 KAIST 교수는 “AI 기반 효소 예측·설계 기술 발전은 앞으로 바이오산업과 생명공학 연구의 방향성에 큰 변화를 가져올 것”이라고 전망했다. 이번 논문은 국제 학술지 ‘생명공학 동향’(Trends in Biotechnology) 지난달 28일 자에 실렸다.

 

헬로티 이창현 기자 |