효소는 생명체 내 화학 반응을 촉진하는 생체 촉매다. 높은 촉매 효율과 열적 안정성을 가진 효소는 식품, 바이오연료, 제약 등의 분야에서 산업적으로 가치가 높다. 하지만, 효율과 안정성 모두를 갖춘 효소를 발굴, 개발하는데는 난관이 많다.

서울대학교는 화학부 및 생명과학부, 제약학과 연구진 및 울산대학교 의과대학 및 갤럭스와의 공동연구로 AI를 활용한 면역항암 치료용 효소를 발굴했다고 4일 밝혔다.

연구진은 이를 위해 단백질 언어 모델 기반으로 대규모 단백질 데이터베이스에서 유망한 단백질을 발굴하는 ‘시크랭크(SeekRank)’알고리즘을 개발했다.

연구진은 이 '시크랭크'를 이용해 면역 항암 억제제로 알려진 L-키뉴레닌을 분해, 항암에 효과적인 효소 키뉴레니나아제(kynureninase)를 발굴했다.

새롭게 발굴된 이 효소는 기존 치료용 효소보다 2배 높은 활성도를 나타냈다. 높은 열적 안정성과 활성도를 기반으로, 동물 모델에서는 종양 무게가 3.4배 더 감소하는 것을 확인했다.

연구팀은 "효소의 활성 자리와 기질 간 상호작용을 분자 동역학 시뮬레이션으로 분석, 효소 구조와 활성이 어떻게 최적화될 수 있는지 밝혀냈다"고 설명했다.

엄현욱 박사는 "AI와 생명과학, 생화학 분야 융합을 통한 혁신적인 치료제 개발의 대표적 사례"라며 "이 연구결과가 향후 암 치료 뿐만 아니라 다양한 질병 치료와 바이오산업에 활용될 것"으로 기대했다.

연구팀은 '시크랭크' 알고리즘을 오픈소스로 공개, 전 세계 연구자들의 효소 발굴 연구와 치료제 개발을 지원할 계획이다.