1000배 빨라진 단백질 분석 플랫폼 개발…신약 개발 병목 뚫린다 작성일 01-30 2 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="q3V0z90Hv4"> <p contents-hash="1e3169bd017348c113dd00e233473cadb7670b6d29e88af47beaff4a5ef948b9" dmcf-pid="B0fpq2pXyf" dmcf-ptype="general">기존 기술보다 최대 1000배 빠른 속도로 수십만 개 단백질 구조를 한꺼번에 비교·분석할 수 있는 플랫폼을 국내 연구진이 개발했다. 인공지능(AI)의 발전으로 단백질 구조 관련 데이터가 폭증하는 가운데, 한계로 꼽히던 분석 속도 문제를 해결할 수 있는 기술이다. 신약 개발과 질병 원인 규명 연구가 한층 빨라질 것으로 기대된다. </p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="fae2e7c1b03bd238e2fc8a732fe64987684a18e51b63090e58f57388739cfe3a" dmcf-pid="bp4UBVUZhV" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="구글의 알파폴드가 예측한 단백질 구조. 서울대 생명과학부 마틴 슈타이네거 교수 연구팀이 개발한 '폴드메이슨'은 이러한 단백질 구조 데이터를 초고석, 고정밀로 분석한다. 사진 구글 딥마인드" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/30/joongang/20260130040126512dprc.jpg" data-org-width="560" dmcf-mid="zIZCTHCEh8" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/30/joongang/20260130040126512dprc.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 구글의 알파폴드가 예측한 단백질 구조. 서울대 생명과학부 마틴 슈타이네거 교수 연구팀이 개발한 '폴드메이슨'은 이러한 단백질 구조 데이터를 초고석, 고정밀로 분석한다. 사진 구글 딥마인드 </figcaption> </figure> <p contents-hash="8706e5f937048840b95caee46a992f0f42aae2614fb986c4c06e91550132f73a" dmcf-pid="KU8ubfu5S2" dmcf-ptype="general"><br> 30일 과학기술정보통신부는 서울대학교 생명과학부 마틴 슈타이네거 교수 연구팀이 대규모 단백질 구조 데이터를 초고속·고정밀로 분석하는 플랫폼 ‘폴드메이슨(FoldMason)’을 개발했다고 밝혔다. 이번 연구 성과는 세계 최고 권위 학술지인 사이언스에 게재됐다. </p> <p contents-hash="5d3eef7d6ce267b48862a42213be8b7ea1f472760d71ea9f1622578603ceee6e" dmcf-pid="9u67K471W9" dmcf-ptype="general">구글 딥마인드가 개발한 알파폴드가 단백질의 3차원 구조를 예측해 만들어내는 AI라면, 폴드메이슨은 이렇게 쌓인 방대한 단백질 구조 데이터를 한꺼번에 비교·정리해 의미를 찾아내는 분석 엔진에 해당한다. 연구팀은 단백질의 3차원 구조 정보와 아미노산 서열 정보를 함께 활용하는 새로운 알고리즘을 설계해, 계산량을 획기적으로 줄이면서도 정확도를 유지하는 방식으로 분석 속도를 끌어올렸다. </p> <p contents-hash="ded95fefc438b2d24794a94c92b57ea9c481c9f4353bc1cb97ba0f22dc65f3aa" dmcf-pid="2MARnNRfSK" dmcf-ptype="general">폴드메이슨은 지금까지 단백질 간 유사성이 너무 낮아 분석이 어려웠던 이른바 ‘트와일라이트 존(Twilight Zone)’ 영역의 단백질 구조까지 정밀 비교할 수 있다. 이를 통해 수십억 년에 걸친 단백질 진화 과정은 물론, 질병을 일으키는 단백질 구조의 미세한 차이까지 대규모로 분석할 수 있는 길이 열렸다. 연구를 이끈 슈타이네거 교수는 “이번 기술은 질병 관련 단백질의 구조 변이를 정밀하게 분석하고, 새로운 신약 표적을 찾는 연구의 속도를 크게 끌어올릴 것”이라고 말했다. </p> <p contents-hash="83f019b119652de53b1a5ef70a4fe7459f929fda527d2a4691d9abedf8a484f9" dmcf-pid="VRceLje4yb" dmcf-ptype="general">어환희 기자 eo.hwanhee@joongang.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 중앙일보. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 음식 주문·장보기 한번에… 배달업계 불붙은 '퀵커머스' 01-30 다음 韓 연구진, 수십억년 쌓인 '단백질 진화' 초고속 분석 플랫폼 개발 01-30 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
