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[연예뉴스]KBSI-DGIST, ‘카멜레온 단백질’ 정체 밝힐 정밀 검사기 개발

온카뱅크관리자

2026-02-25 14:36:50

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 알츠하이머·파킨슨 등 질환 원인 규명에 활용 기대 
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 <img alt="본 모식도는 AI 시뮬레이션 기반의 가상 구조 라이브러리와 정밀 NMR 실험 데이터를 통합해 단백질의 실제 동적 구조(끊임없이 움직이는 구조)를 규명하는 핵심 공정을 나타낸다. 연구팀은 미세 오차를 보정하는 독자적인 회귀 분석 기술과 데이터 가중치를 최적화하는 최대 엔트로피 기법을 결합해 분석의 정밀도를 극대화했다. 이를 통해 관측이 어려운 무정형 단백질의 미세한 구조적 변화를 원자 수준에서 포착함으로써, 난치성 질환의 원인 규명을 위한 표준 분석 플랫폼을 완성했다. 한국기초과학지원연구원(KBSI) 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/25/551721-ibwJGih/20260225143651761heni.jpg" data-org-width="581" dmcf-mid="xBO1SUnQnh" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/25/551721-ibwJGih/20260225143651761heni.jpg" width="658">
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 본 모식도는 AI 시뮬레이션 기반의 가상 구조 라이브러리와 정밀 NMR 실험 데이터를 통합해 단백질의 실제 동적 구조(끊임없이 움직이는 구조)를 규명하는 핵심 공정을 나타낸다. 연구팀은 미세 오차를 보정하는 독자적인 회귀 분석 기술과 데이터 가중치를 최적화하는 최대 엔트로피 기법을 결합해 분석의 정밀도를 극대화했다. 이를 통해 관측이 어려운 무정형 단백질의 미세한 구조적 변화를 원자 수준에서 포착함으로써, 난치성 질환의 원인 규명을 위한 표준 분석 플랫폼을 완성했다. 한국기초과학지원연구원(KBSI) 제공
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 <img alt="(왼쪽부터) 유우경 대구경북과학기술원 뇌과학과 교수, 김진해 뉴바이올로지학과 교수 , 전주형 대구경북과학기술원 석박통합과정생, 이영호 한국기초과학지원연구원(KBSI) 책임연구원. KBSI 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/25/551721-ibwJGih/20260225143653085yxyd.png" data-org-width="640" dmcf-mid="yuJmglb0dC" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/25/551721-ibwJGih/20260225143653085yxyd.png" width="658">
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 (왼쪽부터) 유우경 대구경북과학기술원 뇌과학과 교수, 김진해 뉴바이올로지학과 교수 , 전주형 대구경북과학기술원 석박통합과정생, 이영호 한국기초과학지원연구원(KBSI) 책임연구원. KBSI 제공
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 [충청투데이 김세영 기자] 국내 연구진이 '무정형 단백질(IDP)'의 구조를 원자 수준에서 정밀하게 파악할 수 있는 혁신적인 분석 기술을 개발했다.
 25일 한국기초과학지원연구원(KBSI)에 따르면 이영호 박사 연구팀은 유우경 대구경북과학기술원 뇌과학과 교수 연구팀·김진해 뉴바이올로지학과 교수 연구팀과의 협업을 통해 이 같은 성과를 냈다.
 단백질은 정형화된 3차원 입체 구조를 가질 때 정상적인 기능을 수행한다고 알려져 있으나, 인체 단백질의 약 3분의 1은 마치 흐물거리는 실타래처럼 특정한 구조나 형태 없이 끊임없이 변화하는 IDP다.
 이러한 단백질들은 세포 내 신호 전달 등 필수적인 역할을 수행하지만, 비정상적으로 변형되거나 뭉치게 될 경우 치매로 대변되는 알츠하이머·파킨슨병과 같은 신경 퇴행성 질환 및 이형 당뇨병과 같은 대사질환을 유발하는 핵심 원인이 된다.
 그러나 워낙 변화무쌍하게 움직이는 탓에 다양한 질환 발생 과정에서 나타나는 구체적인 변형 기전을 밝혀내는 데에는 기술적 한계가 존재해 왔다.
 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션 기술과 실제 실험 데이터를 결합하는 최적화 융합 전략을 수립했다.
 먼저 인공지능(AI) 모델과 고도의 시뮬레이션, 단백질 정보 은행(PDB)의 구조에 관련된 정보를 활용해 단백질이 가질 수 있는 수만 가지의 구조적 후보군을 생성했다.
 이후, 실제 실험을 통해 얻은 핵자기공명분광학(NMR) 데이터를 이 후보군에 대조해 실제 단백질 상태에 가장 근접한 구조에 높은 가중치를 부여하는 최대 엔트로피 기법을 적용했다.
 특히 고체나 결정상태가 아닌 용액상태 단백질의 구조를 원자 수준에서 들여다볼 수 있는 KBSI의 정밀한 NMR 데이터는 연구팀이 개발한 알고리즘이 실제 단백질의 물리적 특성을 정확히 반영하고 있는지 검증하고 피드백하는 결정적인 역할을 했다.
 한편 본 연구는 한국연구재단(NRF)과 한국기초과학지원연구원(KBSI) 등의 지원을 받아 수행됐다.
 해당 연구 결과는 과학 분야의 세계적 권위지인 '미국국립과학원회보(PNAS)'에 지난 16일 게재됐다.
 김세영 기자 ksy@cctoday.co.kr
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