단백질의 기본 단위인 펩타이드 분자의 접힘 구조를 원자 수준에서 제어할 수 있는 기술을 국내 연구진이 개발했습니다.

단백질이나 펩타이드 같은 생체 분자는 스스로 접히며 입체 구조를 이뤄야 제 기능을 합니다.

이러한 분자 접힘은 생명 현상을 좌우하는 핵심 원리로, 특히 고리 형태의 매크로사이클 구조는 안정성이 높아 표적 단백질에 정확하게 결합할 수 있어 차세대 신약의 핵심 요소로 꼽힙니다.

KAIST 이노코어 AI-CRED 혁신신약연구단은 펩타이드 결합에서 산소 원자를 황 원자로 바꾸는 티오아마이드 변환 기술을 이용해 분자가 접히는 방식을 정밀하게 조절할 수 있는 원리를 세계 최초로 규명했습니다.

원자 하나를 바꿨을 뿐이지만, 수소결합의 길이와 방향이 달라지면서 기존에 없던 곡선형·원뿔형 나선 구조와 대칭성 높은 매크로사이클 구조를 만들어냈습니다.

연구팀은 이 기술이 펩타이드의 용해도를 높이고, 분자 구조를 되돌리는 가역적 조절과 대형 분자 합성까지 가능해 약물 성능과 설계 자유도를 동시에 높일 수 있다고 설명했습니다.

실제 티오아마이드 변환 기술을 적용한 결과, 황을 포함한 펩타이드의 용해도가 크게 개선돼세계에서 가장 긴 32개 단위의 β-펩타이드를 용액상에서 합성하는 데 성공했습니다.

또 은 이온을 활용해 황을 다시 산소로 바꾸는 가역적 분자 편집 기술도 확보해 신약 설계 과정에서 분자 구조를 자유롭게 조정할 수 있는 기반을 마련했습니다.

이 기술은 단순한 구조 제어를 넘어 AI가 학습할 수 있는 고정밀 분자 구조 데이터를 제공해 앞으로 AI가 약효 예측과 신약 후보 발굴을 더 빠르고 정확하게 수행할 수 있는 기반 기술로 활용될 전망입니다.

또 단백질-펩타이드 상호작용 조절제와 자기조립 나노 구조체, 차세대 바이오 소재 등 다양한 분야로의 확장 가능성도 큽니다.

이희승 연구단장은 "간단한 화학적 변화를 통해 분자의 형태를 정밀하게 제어할 수 있음을 보여준 연구"라며, "AI가 학습하기에 최적화된 구조 데이터를 제공함으로써 향후 AI 기반 혁신 신약 설계의 출발점이 될 것"이라고 밝혔습니다.

이번 연구 성과는 화학 분야 최고 학술지인 미국화학회지(JACS) 온라인판 10월 29일 자로 실렸으며, 온라인 표지로도 선정됐습니다.

TJB 대전방송