AI로 거미 독샘 유래 신규 항균 펩타이드 발굴…"제약·식품·화장품 기능성 소재 활용"

국립생물자원관 "AI로 펩타이드 발굴, 시간·비용 효율 높여"

▲별늑대거미 수컷 (사진제공=환경부)

정부 국립기관이 인공지능(AI)으로 신규 항균 펩타이드를 발굴하는 데 성공했다.

환경부 소속 국립생물자원관은 동국대 성정석·장원희 교수 연구진과 새로운 항균 펩타이드를 발굴할 수 있는 AI 딥러닝(Deep Learning) 기반 예측 모델을 개발했다고 23일 밝혔다.

연구진은 이번 AI 기반 예측 연구를 통해 복잡한 실험과정을 거치지 않고도 컴퓨터 예측을 통해 자생 거미 독샘에서 유래한 신규 항균 펩타이드를 발굴하는 데 성공했다.

펩타이드는 아미노산 단위체들이 인공적으로 혹은 자연 발생적으로 연결된 중합체이다. 생체 내에서 호르몬, 효소, 항체 등의 형태로 다양한 기능을 수행한다. 대표적인 펩타이드 호르몬의 예로는 혈당 조절 호르몬인 인슐린과 글루카곤, 식욕 조절 호르몬인 그렐린과 렙틴 등이 있으며, 수용성 물질이기 때문에 표적 세포의 세포막 단백질과 결합해 작용한다.

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

이번 AI 기반 예측 연구는 기존에 많은 시간과 비용 소비에 대한 한계를 극복하고 자생생물에서 유래한 기능성 후보물질 개발 과정의 효율을 높일 수 있다.

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

또한, 학습된 모델을 이용해 자생 거미인 별늑대거미의 독샘 전사체로부터 두 가지 신규 항균 펩타이드를 발굴하고 실험으로 항균 기능성을 검증해 추후 의약품으로 활용될 가능성을 제시했다.

조가연 국립생물자원관 유용자원활용과장은 "인력양성사업을 통해 AI를 기반으로 생물자원 유래 신규 기능성 소재를 발굴하는 우수한 전문인력이 양성될 수 있도록 지속해서 지원할 계획"이라고 말했다.