‘대규모 단백질 구조 분석’ 고속도로 깔렸다…1000배 빠르게 분석 작성일 01-30 6 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">마틴 슈타이네거 서울대 교수팀, 초고속 분석 플랫폼 개발<br>단백질 3차원 구조, 아미노산 서열 통합 분석..질병 원인 규명 기여</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="qXAOI1vmWS"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="97044059f5de00ad8e94e51068178799ea4a514eca8f586f280e96f79af5b59e" dmcf-pid="BZcICtTsll" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="마틴 슈타이네거 서울대 교수팀의 초고속·고정밀 다중 정렬분석 플랫폼 기술인 ‘폴드메이슨’. 제미나이로 그린 이미지." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/30/dt/20260130110645882wbau.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="71sckymjCT" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/30/dt/20260130110645882wbau.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 마틴 슈타이네거 서울대 교수팀의 초고속·고정밀 다중 정렬분석 플랫폼 기술인 ‘폴드메이슨’. 제미나이로 그린 이미지. </figcaption> </figure> <p contents-hash="071fb7eb6ff733d58f40aa68a7d07e9b18a10aa8fbc7e1a5ee86b349d3094dbd" dmcf-pid="b5kChFyOvh" dmcf-ptype="general"><br> 국내 연구진이 수십 억 년에 걸친 단백질에 기능을 부여하는 구조의 진화 과정을 규명할 수 있는 초고속 분석 플랫폼을 개발했다.</p> <p contents-hash="f441db2ebceff51a92006ad815e592eaf4fc117fd70d1804cb64230fe2435e1e" dmcf-pid="K1Ehl3WIWC" dmcf-ptype="general">과학기술정보통신부는 마틴 슈타이네거 서울대 생명과학부 교수 연구팀이 대규모 단백질 구조 빅데이터를 기반으로 한 초고속·고정밀 다중정렬 분석 기술 ‘폴드메이슨’(FoldMason)을 개발했다고 30일 밝혔다.</p> <p contents-hash="cb236fd57b1af9773956a57a335ce9b75cadd4c90c172b891adc689b2dc8be64" dmcf-pid="9tDlS0YCWI" dmcf-ptype="general">이 연구결과는 과학분야 세계 최고 국제학술지 ‘사이언스’에 게재됐다.</p> <p contents-hash="28744e66e52e7b6d187f46e6934eb9c7f24c83a05ad895d7b24760b5e6ac27c4" dmcf-pid="2FwSvpGhvO" dmcf-ptype="general">단백질은 아미노산 서열이 복잡하게 접힌 3차원 구조를 통해 질병과 노화 등와 관련된 생물학적 기능을 수행한다. 이 때문에 단백질 구조 진화 과정을 이해하는 것은 질병 원인을 밝히고 새 치료법을 찾는 데 매우 중요하다.</p> <p contents-hash="b9b101098a0bc23b1726dcdded24ec400cb5b0afa975145c2833b9d955b4a78a" dmcf-pid="V3rvTUHlls" dmcf-ptype="general">최근 인공지능(AI) 기술의 급속한 발전으로 방대한 단백질 구조 데이터가 쏟아지고 있지만, 기존 분석 기술은 연산 속도와 확장성 측면에서 한계를 보여왔다.</p> <p contents-hash="87a8034dee6a01229efd4100326d2a6fa5a12da2d259b83d80cc5c3614b3d1b3" dmcf-pid="fD8Jimaeym" dmcf-ptype="general">단백질 비교는 정렬이라는 과정을 통해 이뤄지는데, 기존 서열 기반 정렬 방법은 단백질 간 차이가 큰 경우 서열 유사성의 한계로 불리는 ‘트와일라이트 존’에 부딪혀 정확한 비교가 어렵다.</p> <p contents-hash="50867aa2a936791d8ed90ecfd22fa3c7bae9b88ae55ef7697efef319f997058c" dmcf-pid="4w6insNdvr" dmcf-ptype="general">트와일라이트 존은 단백질 비교 분석에서 아미노산 서열 유사도가 매우 낮아 기존 서열 기반 방법으로 상동성이나 진화 관계를 판단하기 어려운 영역을 뜻한다. 단백질 진화 과정을 규명하는 데 큰 걸림돌로 작용해 온 것이다.</p> <p contents-hash="dda84b5a8ebb2e7062ea92f4a30ce611dff2150954cffffcf88cf6827db42115" dmcf-pid="8rPnLOjJlw" dmcf-ptype="general">연구팀은 이를 극복하기 위해 단백질 3차원 구조와 아미노산 서열 정보를 통합적으로 분석하는 새로운 소프트웨어 ‘폴드메이슨’을 개발했다.</p> <p contents-hash="f6b106d2ffe5e548d639d89a23688735a1d95dc609e57edd73ca032356730f13" dmcf-pid="6mQLoIAihD" dmcf-ptype="general">폴드메이슨은 기존 기술보다 100배에서 최대 1000배 빠른 속도와 높은 정확도로 수십 만개의 단백질 구조를 한꺼번에 비교할 수 있는 세계 최고 성능을 갖췄다. 트와일라이트 존을 포함한 거의 모든 단백질 계열을 비교·분석 할 수 있다고 연구팀은 설명했다.</p> <p contents-hash="d0cd32351616e2999c94a2a62a4a8505c16d2ab8332336200372fc56b673fa0e" dmcf-pid="PsxogCcnlE" dmcf-ptype="general">연구팀은 또 폴드메이슨을 활용해 인간과 박테리아처럼 서로 완전히 다른 생명체도 바이러스에 대항하는 핵심 단백질의 설계도가 수십억 년간 거의 변하지 않고 유지돼 왔다는 사실도 확인했다.</p> <p contents-hash="ec1e3bfea7fac33b0697445c2b3634032193e6f7d9e8706689b80785a150b79b" dmcf-pid="QOMgahkLvk" dmcf-ptype="general">이는 우리 몸의 면역 시스템이 어디서 시작됐는지 밝히는 실마리를 제공한다고 연구팀은 설명했다.</p> <p contents-hash="d269ba1c90539530dae24d5ae6c48b09bdf6a6faf33ce375028f5b66f7ad0fb3" dmcf-pid="xIRaNlEoTc" dmcf-ptype="general">이번 연구는 독일 출신 슈타이네거 교수와 호주 출신 카메론 길크리스트 한국기초과학지원연구원(KBSI) 박사 등 글로벌 우수 인재들이 한국의 연구 인프라와 지원을 통해 국내에서 달성한 성과라는 점에서 의미가 크다.</p> <p contents-hash="273ac70c87d0caab0590e13011db49406b159c8936343e73a7943c706db019ab" dmcf-pid="yVY308ztWA" dmcf-ptype="general">슈타이네거 교수는 “수십억 년에 걸친 단백질 진화를 대규모로 추적할 새로운 가능성을 제시했다”며 “앞으로 대규모 구조 변이 분석을 통해 질병 관련 단백질의 기능적 차이를 규명하고 새로운 신약 표적을 발굴하는 데 기여할 것”이라고 말했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c5589f2fc5ff0b2b5af751d64f2db8db77d02e3b0a72a6be9a9e714b4cffbdee" dmcf-pid="WfG0p6qFlj" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="마틴 슈타이네거 서울대 생명과학부 교수. 서울대 제공." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/30/dt/20260130110647149qxxa.jpg" data-org-width="396" dmcf-mid="z8NmsZlwyv" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/30/dt/20260130110647149qxxa.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 마틴 슈타이네거 서울대 생명과학부 교수. 서울대 제공. </figcaption> </figure> <p contents-hash="f00d3a2c2477acb45f92a47288e1412d5a0eeceb19eb681a659f593f2aa52457" dmcf-pid="Y4HpUPB3CN" dmcf-ptype="general"><br> 이준기 기자 bongchu@dt.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털타임스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 [기획특집] 2026년 시행되는 보안·안전 관련 법령은 무엇? 01-30 다음 [남산길 산책]피지컬 AI가 바꾸는 산업과 예술의 경계 01-30 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
