KAIST 연구진이 인공지능(AI)을 활용해 자연에 존재하지 않는 새로운 효소를 설계했다.

KAIST(한국과학기술원)는 이상엽 생명화학공학과 특훈교수 연구팀이 AI를 활용한 효소 기능 예측 기술의 발전 과정과 최신 동향을 정리하고 AI가 새로운 효소를 찾고 설계하는데 어떤 역할을 해왔는지 분석해 ‘AI를 이용한 효소 기능 분류’를 발표했다고 21일 밝혔다.

효소는 세포 내에서 일어나는 생화학적 반응을 촉매하는 단백질이다. 세포의 대사 과정에서 핵심적인 역할을 수행한다. 새로운 효소의 기능을 규명하는 것은 세포의 유전자를 조작해 화합물을 대량으로 만드는 미생물 세포공장 구축에서 핵심적인 과제이다.

이번 연구에서 연구팀은 머신러닝과 딥러닝을 활용한 효소 기능 예측 기술의 발전 과정을 체계적으로 정리·분석해 제공했다.

연구팀은 초기의 서열 유사성 기반 예측 기법에서부터 합성곱 신경망, 순환 신경망, 그래프 신경망, 그리고 트랜스포머 기반 대규모 언어 모델까지 다양한 AI 기법이 효소 기능 예측 연구에 접목된 사례를 정리해 이들 기술이 단백질 서열에서 의미 있는 정보를 어떻게 추출하고 예측 성능을 극대화하는지 분석했다.

딥러닝 기술을 활용한 효소 기능 예측은 단순한 서열 유사성 분석을 넘어 구조적·진화적 정보 등 아미노산 서열에 내재된 효소의 촉매 기능과 관련된 중요한 특성을 자동으로 추출함으로 보다 정밀한 예측이 가능하다고 연구팀은 설명했다.

또 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.

김하림 KAIST 생명화학공학과 박사과정생은 “AI 기반 효소 기능 예측 및 효소 설계는 대사공학, 합성 생물학 및 헬스케어 등 다양한 분야에서 매우 중요”하다고 말했다.

이상엽 KAIST 특훈교수는“AI 활용 효소 기능 예측은 다양한 생물학적 문제 해결에 효과적으로 적용될 수 있는 가능성을 보여주며 바이오 분야 전반의 연구를 가속화하는 데 크게 기여할 것”이라고 전해다.

이번 논문은 국제 학술지 ‘생명공학 동향(Trends in Biotechnology)’ 에 지난달 28일 게재됐다.