항균 펩타이드도 인공지능 활용해 발굴…시간·비용 효율 높여

국립생물자원관, 동국대와 AI 딥러닝 기반 예측 모델 개발

환경부 국립생물자원관은 최근 동국대(성정석 교수팀·장원희 교수팀) 연구진과 새로운 항균 펩타이드를 발굴할 수 있는 인공지능(AI) 딥러닝 기반 예측 모델을 개발했다고 23일 밝혔다.

국립생물자원관은 AI 기반 예측 연구로 복잡한 실험과정을 거치지 않고도 컴퓨터 예측을 통해 자생 거미 독샘에서 유래한 신규 항균 펩타이드를 발굴하는 데 성공했다.

국립생물자원관 전경

국립생물자원관은 지난해 5월부터 4개 대학(상명대·동국대·강원대·호서대)과 추진 중인 ‘인공지능 기반 생물자원 활용 전문인력 양성 사업’에서 이번 신규 항균 펩타이드를 발굴하는데 성공했다.

연구진은 항균 실험에서 일반적으로 사용되는 다섯 종 세균에 대해 펩타이드 서열만으로도 항균 기능성을 예측할 수 있는 ‘다중 작업 학습’ 기반 항균 기능성 펩타이드 탐색 모델’을 개발했다.

또 학습된 모델을 이용해 자생 거미인 별늑대거미의 독샘 전사체로부터 두 가지 신규 항균 펩타이드를 발굴하고 실험으로 항균 기능성을 검증해 추후 의약품으로 활용할 가능성을 제시했다.

딥러닝 기반 거미 독샘 유래 항균 펩타이드 발굴 연구 체계도

거미 독에 존재하는 다양한 펩타이드는 세포 파괴와 신경 마비 등의 특성이 있어 제약·식품·화장품 등 여러 산업 분야에서 기능성 소재로 활용되고 있다. 다만 거미 독의 기능성 펩타이드 탐색 과정부터 개발까지 많은 시간과 비용이 소요돼 효율적으로 수행할 수 있는 기술이 필요하다.

AI 기반 예측 연구는 기존에 많은 시간과 비용 소비에 대한 한계를 극복하고 자생생물에서 유래한 기능성 후보물질 개발 과정의 효율을 높일 수 있다.

조가연 국립생물자원관 유용자원활용과장은 “인력양성사업을 통해 AI를 기반으로 생물자원 유래 신규 기능성 소재를 발굴하는 우수한 전문인력이 양성될 수 있도록 지속해서 지원할 계획”이라고 밝혔다.