단백질 4차 구조와 알파폴드

오늘은 신약 개발에 있어 중요한 포인트인 단백질 4차 구조와 최근 이 분야에 대한 AI 개발의 과정을 알아보겠습니다.

단백질 4차 구조는 단백질의 입체 구조를 결정하는 중요한 요소 중 하나입니다.

그러나 굉장히 복잡한 구조를 가지고 있기 때문에 이 분야를 연구하는 것은 신약 개발의 난제로 여겨지기도 하는데요.

신약 개발과 단백질 4차 구조는 어떤 연관성이 있고 이 분야에 ai 기술력이 어떻게 적용되고 있는지 알아보겠습니다.

 

 

단백질 입체 구조

단백질 구조는 1차부터 4차까지 그 단계에 따라 구조를 이룹니다.

이 중 4차 구조는 단백질의 입체 구조를 결정하는 중요한 단계입니다.

아미노산 결합부터 결합된 아미노산의 배열 등에 의해 단백질의 입체 구조가 달라지게 됩니다.

비슷한 구조를 가지고 있더라도 조금씩 다른 아미노산이 결합되어 있다면 그 구조가 크게 달라지기도 하는 등 입체 구조를 예측하는 것은 매우 어려운 작업으로 알려져 있습니다.

 

 

단백질 입체 구조의 중요성

단백질 입체 구조가 중요한 이유는 바로 신약을 개발하는 단계에서 중요하게 사용되기 때문입니다.

약이 효과를 나타내기 위해서는 우리 몸에서 여러 효소 등과 결합해야 하는데요.

이렇게 약물이 어떤 구조에 결합할 때 중요한 요소가 바로 단백질의 입체 구조입니다.

마치 열쇠와 자물쇠의 개념을 생각할 수 있는데요.

자물쇠에 맞는 열쇠가 있듯이 단백질의 구조에 따라 이에 결합할 수 있는 약물들이 정해지게 되는 것입니다.

이는 약물이 몸에서 반응하기 위한 첫 번째 단계인 만큼 단백질 입체 구조를 파악하고 이에 맞는 약물의 구조를 설계하는 것은 신약 개발의 시작 단계라고 볼 수 있습니다.

 

단백질 입체 구조 파악의 어려움

이러한 중요성에도 불구하고 단백질 입체 구조를 파악하는 것은 매우 어렵고 복잡한 단계에 속하는데요.

앞서 이야기했듯이 단백질의 입체 구조는 조금의 아미노산 배열의 차이에도 극명하게 달라질 수 있기 때문입니다.

아미노산의 배열아 따라 단백질이 접히는 방향이 달라지고 이로 인해 복잡한 4차 구조가 결정되기 때문입니다.

이러한 단백질 폴딩을 사람이 일일이 파악하고 예측하는 것은 매우 어려운 단계에 해당하기 때문에 이를 연구하는 분야는 어려우면서도 중요하게 여겨지고 있습니다.

 

 

단백질 입체 구조와 AI

최근에는 이러한 구조를 결정하는 데 AI 기술이 활용되면서 굉장히 빠르게 발전하고 있습니다.

AI에 단백질 폴딩에 대한 기본 개념을 학습시켜 단백질 폴딩을 예측하고 이를 통해 단백질 4차 구조를 예측하는 데 활용되고 있습니다.

대표적인 게 바로 구글의 알파폴드입니다.

알파폴드는 단백질 폴딩을 학습하는 AI 중 하나입니다.

인간이 하는 것보다 훨씬 빠르게 단백질 폴딩을 학습하면서 신약 개발의 속도를 더욱 가속시키고 있습니다.

 

 

 

정리하며

앞으로 글로벌 제약회사는 AI 기업이 될 수 도 있을 거라는 이야기가 나올 정도로 AI를 통한 단백질 폴딩 및 신약 개발의 활용도가 높아지고 있습니다.

이를 통해 의료 분야의 혁신적인 개선이 이루어질 것도 기대하고 있습니다.