서강대학교(총장 심종혁) 생명과학과 최주영 동문이 단독연구를 통해 새로운 단백질 결합 예측 방법을 개발하여, 국제저명학술지 Cell의 학제간연구 전문 자매지인 iScience(Impact Factor = 5.8)에 논문을 게재했다. 

단백질 결합은 수많은 생명현상의 기반이 된다. 생명현상의 비밀을 풀어보고자 수많은 학자가 연구하고 있으나 매우 적은 부분만 밝혀냈을 뿐이다. 많게는 수억 가지 이상으로도 추정되는 단백질 결합을 빠르게 탐색하기 위해서는 컴퓨터를 기반으로 한 단백질 결합 예측이 필요하다. 현재까지 가장 정확도가 높은 예측 방법은 기존에 밝혀진 단백질 결합에 의존하여 비교하는 방법이다. 

그러나 이는 잘 연구된 생물 종이나 단백질 결합에 매우 편향적이고 새로운 단백질 결합을 찾는데 부적합하다. 이에 물리적 계산을 통한 단백질의 결합을 계산하는 단백질 도킹(Protein docking)을 이용하여 단백질 결합을 예측하고자 하는 시도가 지난 30여 년간 이루어졌으나 정확도가 부족하고 계산력이 너무 많이 소요되어 상대적으로 외면되어왔다.

최주영 동문은 단백질 결합이 가지는 생화학적 특징인 특이성(specificity)을 물리적으로 해석하여 단백질 결합에서 좁은 깔때기 모양의 결합에너지 분포가 나타날 것으로 예측하였다. 단백질 도킹 프로그램을 통한 천여 개의 단백질 결합을 분석한 결과 예측이 맞아떨어짐을 확인하였고 이러한 결합에너지 분포를 학습시킨 딥러닝 모델을 이용하여 단백질 결합을 예측하는 데 성공하였다. 본 예측은 개인 컴퓨터로도 몇십 분 내로 계산 가능한 정도의 적은 계산량을 필요로 하며 가장 널리 쓰이는 단백질 결합 확인 실험 방법인 효모-2-잡종법과 비교해서 정확도가 비슷하거나 더 높았다.

또한, 단백질 결합의 특이성을 활용한 독창적인 접근법을 통해 다양하고 결합력이 약해 결합분석이 매우 어려웠던 단백질 효소-기질 결합을 높은 정확도로 예측함을 확인하였다. 이는 본 연구가 다양한 생명현상 규명뿐만 아니라 인산화효소 억제제나 표적 단백질 분해제를 기반으로 한 다양한 제약 기술의 발전을 촉진할 가능성을 보여준다.

최주영 동문은 ”서강대학교에서 학생설계전공과 다전공을 통해 생명과학, 물리, 화학, 수학의 여러 전공 수업을 들었던 게 많은 도움이 되었다. 생명현상을 풀어내기 위한 여러 학문의 도구들을 활용하였던 게 좋은 연구성과를 가져왔다."라며 “이번 연구를 통해 다양한 생명현상 규명과 제약산업 등에 기여할 수 있을 것”이라고 기대감을 표했다. 

최주영 동문은 서강대 재학 시절, 본인이 스스로 설계한 ‘생물물리화학과’ 전공을 통해 생명과학, 물리, 화학, 수학 등 여러 분야를 두루 접목하여 연구를 진행해왔다. 현재까지 SCI급 학술지에 2편의 1저자 논문과 6편의 공저자 논문을 발표하고 1건의 특허를 내는 등 뛰어난 연구성과를 보였으며, 이번 논문은 특히 학부 출신 개인 신분으로 연구비 지원이나 연구팀 없이 단독으로 진행했다는 점에서 더욱 의미가 있다. 

본 연구는 발표 이후 국내외로 화제가 되며 iScience에 실린 약 8천 건의 논문 중 ‘최근 한 달간 가장 많이 읽힌 4편의 논문’ 중 하나로 선정되기도 했다.

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