AI가 자연을 능가하는 합성 단백질 설계

(퍼플렉시티가 정리한 기사)

연구자들은 인공지능을 활용해 합성 단백질을 설계함으로써 기존의 자연 단백질보다 유전체 편집 분야에서 더 뛰어난 성능을 달성, 전문가들이 유전공학에서 패러다임 전환이라고 부르는 과학적 이정표를 세웠습니다. 오늘 Nature Biotechnology에 게재된 이 돌파구는 AI가 수백만 년의 진화가 만들어낸 생물학적 도구보다 더 우수한 도구를 최초로 만들 수 있음을 보여줍니다.

Integra Therapeutics의 과학자들은 스페인 폼페우 파브라 대학교, 유전체 규제센터와 협력하여 단백질 대형 언어 모델을 활용, 인간 세포 내에서 DNA 서열을 잘라 붙이는 분자 ‘가위’ 역할을 하는 PiggyBac 초활성 트랜스포즈에이즈를 설계했습니다. 이 AI 설계 효소들은 자연 변이체와 비교해 현저히 향상된 활성과 정확성을 보여주었으며, 이는 오랫동안 유전자 치료 분야의 한계로 여겨졌던 문제를 해결하는 데 중요한 진전을 나타냅니다.

혁신적인 AI 기반 단백질 공학

연구팀은 먼저 전례 없는 계산 생물자원 탐색을 실시하여, 31,000개 이상의 진핵생물 게놈을 선별해 이전에 알려지지 않았던 13,000개 이상의 PiggyBac 전이효소 서열을 발견했습니다. 이후 인간 세포에서 실험적으로 검증한 결과, 10개의 활성 전이효소를 확인했으며, 그 중 2개는 실험실에서 최적화된 버전과 견줄 만한 성능을 보였습니다.

이러한 생물다양성 탐색을 바탕으로, 연구진은 새롭게 발견된 모든 서열 데이터셋을 활용해 단백질 기반 대형 언어 모델을 학습시켰습니다. Integra Therapeutics의 과학 감독이자 퐁페우 파브라 대학 연구원인 Marc Güell 박사는 “처음으로 생성적 AI를 활용해 합성 부품을 창조하고 자연을 확장했습니다,”라고 설명했습니다. “ChatGPT의 인지적 능력이 시를 쓰는 데 사용될 수 있듯, 우리는 단백질 기반 대형 언어 모델을 사용해 유전자의 물리·화학적 원리를 준수하는 새로운 요소를 생성했습니다.”

AI로 생성된 전이효소는 구조적·기능적 완전성을 유지했을 뿐만 아니라, Integra의 독자적인 FiCAT 시스템을 포함한 첨단 유전자 편집 플랫폼과의 높은 호환성도 보여주었습니다. 한 AI 설계 변이는 최첨단 암 면역치료에 핵심적인 주요 인간 T 세포에서 강력한 활성을 나타냈습니다.

유전자 치료 및 그 이상을 혁신하다

이 획기적인 발전은 특히 암을 위한 CAR-T 세포 치료와 희귀 유전 질환을 위한 유전자 치료 개발에서 중요한 병목 현상을 해결합니다. 합성 트랜스포아제의 향상된 활성과 확장된 타깃 범위는 제조 효율성과 비용 절감이 탁월한 보다 효과적인 치료법을 약속합니다.

“이 논문이 Nature Biotechnology에 게재된 것은 유전자 편집 및 첨단 치료 분야에 혁신을 불러올 길을 열었으며, Integra Therapeutics가 유전자 치료 선도 기업으로 자리매김했음을 굳건히 증명하는 것입니다.“라고 Integra Therapeutics의 CEO이자 공동 창립자인 Avencia Sánchez-Mejías 박사는 말했습니다.

이번 개발은 기존 천연 단백질을 변형하는 전통적인 단백질 공학 방식에서, 완전히 새로운 분자 도구를 창조하는 AI 주도적 데노보 설계 방식으로의 근본적인 패러다임 전환을 의미합니다. 이 접근법은 진화적 제약을 뛰어넘어 자연에서 만들어지지 않은 원하는 특성의 단백질을 생성할 수 있게 합니다.

더 넓은 함의는 바이오테크 산업 전반에 걸쳐 확장됩니다. Profluent Bio와 같은 기업은 이미 기존 시스템보다 오프 타깃 효과가 95% 적은 AI 설계 유전자 편집기 OpenCRISPR-1로 이와 유사한 성공을 시연하고 있습니다. Google DeepMind 의 AlphaProteo 출시 또한 AI 기반 단백질 설계의 성장세를 한층 부각시킵니다. AI 단백질 설계 시장은 2025년 15억 달러, 2033년 70억 달러에 이를 것으로 전망됩니다.