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"단백질 반응, 1천분의 1초면 포착"…국내 연구진, 초저온 전자현미경 한계를 넘다

국내 연구진이 생명 현상을 이해하는데 필수적인 생화학 반응의 변화를 수 밀리초 수준에서 정지시키고 분석하는 방법을 개발했다. KAIST(총장 이광형)는 화학과 강진영 교수와 물리학과 이원희 교수의 공동 연구팀이 '패릴렌' 기반 '박막 미세유체 혼합-분사 장치'를 개발했다고 24일 밝혔다. 패릴렌은 단백질 반응을 초고속으로 관찰하기 위한 미세유체 장치를 만드는 핵심 재료다. 이번 연구는 기존에 제시됐던 시간 분해 초저온 전자현미경(TRCEM) 기법의 한계를 극복했다. 기존 대비 시료 소모량을 3분의1 줄이면서 분석가능한 최소 반응시간을 기존 기술 대비 수십 배 향상시켰다. 이원희 교수는 "6밀리초(1,000분의 6초)까지 단축했다"며 "미세유체역학 소자 내에서 반응 개시에 드는 시료 혼합 시간을 0.5밀리초로 줄인 것"이라고 언급했다. 강진영 교수는 “구조 생물학 및 신약 개발, 효소 반응연구, 바이오 센서 개발 등 다양한 생명과학 및 의약 분야에서 패럴린 박막 소자의 폭넓은 활용 가능성을 제시했다”고 연구의 의의를 설명했다 연구 결과는 국제학술지 어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(1월28일자) 온라인판에 게재됐다. - 시간 분해 초저온 전자현미경 분석기법 개발 국내 연구진이 생명 현상을 이해하는데 필수적인 생화학 반응의 변화를 수 밀리초 수준에서 정지시키고 분석하는 방법을 개발했다. KAIST(총장 이광형)는 화학과 강진영 교수와 물리학과 이원희 교수의 공동 연구팀이 '패릴렌' 기반 '박막 미세유체 혼합-분사 장치'를 개발했다고 24일 밝혔다. 패릴렌은 단백질 반응을 초고속으로 관찰하기 위한 미세유체 장치를 만드는 핵심 재료다. 이번 연구는 기존에 제시됐던 시간 분해 초저온 전자현미경(TRCEM) 기법의 한계를 극복했다. 기존 대비 시료 소모량을 3분의1 줄이면서 분석가능한 최소 반응시간을 기존 기술 대비 수십 배 향상시켰다. 이원희 교수는 "6밀리초(1,000분의 6초)까지 단축했다"며 "미세유체역학 소자 내에서 반응 개시에 드는 시료 혼합 시간을 0.5밀리초로 줄인 것"이라고 언급했다. 강진영 교수는 “구조 생물학 및 신약 개발, 효소 반응연구, 바이오 센서 개발 등 다양한 생명과학 및 의약 분야에서 패럴린 박막 소자의 폭넓은 활용 가능성을 제시했다”고 연구의 의의를 설명했다 연구 결과는 국제학술지 어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(1월28일자) 온라인판에 게재됐다.

2025.03.24 20:51박희범 기자

"난치병 치료 혁신 신약 개발할 것"…LG, 구광모 한 마디 후 서울대 손 잡았다

"난치병을 치료하는 혁신 신약을 개발해 사랑하는 사람들과 보다 오래 함께할 수 있는 미래에 도전하겠습니다." 구광모 LG 대표가 올해 신년사에서 이처럼 강조한 가운데 LG가 신약 개발을 위한 차세대 단백질 구조 예측 인공지능(AI) 기술 연구에 착수하며 난치병 치료와 생명 현상의 비밀을 밝히는 데 주력한다. LG AI연구원은 지난 5일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 백민경 서울대학교 생명과학부 교수와 '차세대 단백질 구조 예측 AI' 개발을 위한 공동 연구 계약을 체결했다고 6일 밝혔다. 이번 연구는 단백질이 환경과 화학적 변화에 따라 다양한 상태로 존재하는 '다중 상태(Multistate)'의 구조를 예측하는 기술을 개발하는 것이 핵심이다. 단백질 구조 예측 기술은 신약 개발과 질병 치료제 연구의 필수적인 요소다. 기존 AI 기술은 단일 단백질 구조를 예측하는 수준에 머물러 있었으나 실제 생체 내 단백질은 다양한 상태로 존재하기 때문에 이를 정확히 분석하는 것은 큰 도전 과제였다. LG AI연구원은 이번 연구를 통해 기존 기술의 한계를 뛰어넘는 혁신적인 성과를 도출할 계획이다. 공동 연구를 이끄는 백 교수는 단백질 구조 예측 분야에서 세계적으로 주목받는 연구자로, 지난해 노벨 화학상을 수상한 데이비드 베이커 미국 워싱턴대학교 교수와 함께 '로제타폴드(RoseTTAFold)'를 개발한 경험이 있다. 이 기술은 AI를 활용해 단백질 구조를 빠르게 예측하는 모델로, 단백질 연구의 새로운 지평을 열었다는 평가를 받고 있다. 백 교수는 "단백질 구조 예측에서 AI는 중요한 도구이지만 원리를 완전히 이해하지 못하는 한계가 있었다"며 "LG AI연구원과의 공동 연구를 통해 검증과 실험으로 이어지는 단백질 구조 예측의 새로운 단계에 도전하려고 한다"고 말했다. LG는 이번 연구가 미국 잭슨랩(JAX)과 진행 중인 알츠하이머 및 암 진단·치료 AI 개발에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대하고 있다. 회사는 지난해부터 잭슨랩과 협력해 질병 진단 및 치료에 활용할 AI 기술을 연구하고 있으며 이번 단백질 예측 AI 기술이 추가되면서 연구 속도가 보다 가속화될 전망이다. 이순영 LG AI연구원 바이오지능랩장은 "알츠하이머와 같은 난치병의 비밀은 단백질 구조에 숨어 있으며 이를 정확히 파악하는 것이 치료의 핵심"이라며 "이번 연구를 통해 단백질 구조 예측의 한계를 뛰어넘고 신약 개발에 획기적인 진전을 이룰 것"이라고 밝혔다.

2025.02.06 10:00조이환 기자