카이스트 연구진, 숨겨진 효소 쏙쏙 찾아내는 AI 개발

효소 기능 빠르고 정확하게 예측할 수 있는 AI

딥 EC 트랜스포머, 5360종류 EC번호 예측 가능

[이데일리 한광범 기자] 대장균은 가장 많이 연구된 생명체 중 하나에 해당되지만 아직 대장균을 구성한 단백질 30%의 기능에 대해 명확하게 밝혀지지 않았다. 이에 대해 국내외 연구진이 인공지능(AI)을 활용해 아직 명확하게 밝혀진 바 없던 단백질에서 464종의 효소를 발견했으며, 이 중 3종의 단백질의 예측된 기능을 시험관 내 효소 분석 방법을 통해 검증하는 데 성공했다.

카이스트 생명화학공학과 김기배 박사과정, 이상엽 특훈교수. (사진=카이스트)

카이스트는 24일 생명화학공학과 이상엽 특훈교수와 캘리포니아대학교 샌디에이고(UCSD) 생명공학과 버나드 펄슨(Bernhard Palsson) 교수 공동연구팀이 단백질 서열을 활용해 해당 단백질의 효소 기능을 예측할 수 있는 AI, ‘딥 EC 트랜스포머(DeepECtransformer)’를 개발해 빠르고 정확하게 효소 기능을 파악할 수 있는 예측 시스템을 구축했다고 밝혔다.

효소는 생물학적 반응을 촉매 하는 단백질로서 생명체 내 존재하는 다양한 화학 반응과 이에 따라 결정되는 생명체의 대사 특성을 파악하기 위해서는 각 효소의 기능을 이해하는 것이 필수적이다. EC 번호(효소 고유 번호, Enzyme Commission number)는 국제생화학 및 분자 생물학연맹(IUBMB)이 고안한 효소 기능 분류 체계로서, 다양한 유기체의 대사 특성을 이해하기 위해선 게놈 서열에서 존재하는 효소의 종류와 EC 번호를 빠르게 분석할 수 있는 기술 개발이 필요하다.

단백질의 기능 및 효소 기능 예측을 위해 AI를 활용하는 다양한 예측 시스템 또한 보고됐지만 AI의 추론 과정을 직접 확인할 수 없는 블랙박스(black box)의 특징을 가졌거나, 효소 서열 내 아미노산 잔기(최소 단위) 수준으로 해석하지 못하는 문제가 있었다.

공동연구팀은 심층학습 기법과 단백질 상동성 분석 모듈을 활용해 주어진 단백질 서열의 효소 기능을 예측하는 AI 딥 EC 트랜스포머(DeepECtransformer)를 개발했다. 연구팀은 이번 연구에서 더 다양한 효소 기능을 정확하게 예측할 수 있도록 단백질 서열 전체 문맥에서 효소 기능에 중요한 정보를 추출했고, 이를 통해 효소의 EC 번호를 정확하게 예측할 수 있었다. 개발된 AI는 총 5360종류의 EC 번호를 예측할 수 있었다.

딥 EC 트랜스포머의 인공 신경망 구조. (카이스트 제공)

공동연구팀은 나아가 딥 EC 트랜스포머의 인공신경망 내 정보 흐름을 분석해 AI가 추론 과정에서 효소 기능에 중요한 활성 부위나 보조 인자 결합 부위 정보를 활용하고 있음을 밝혀냈다. 이처럼 AI의 블랙박스를 해석함으로써 AI가 학습 과정에서 스스로 효소 기능에 중요한 특징을 파악하고 있음을 연구팀은 확인했다.

이번 논문의 제1 저자인 KAIST 김기배 박사과정생은 “이번에 개발한 예측 시스템을 활용해 아직 밝혀진 적 없던 효소의 기능을 새롭게 예측하고 실험으로 검증할 수 있었다”며 “딥 EC 트랜스포머를 활용해 생명체 내 밝혀지지 않았던 효소를 파악함으로써 유용 화합물을 생합성하기 위해 필요한 효소나 플라스틱을 생분해하기 위해 필요한 효소 등 다양한 대사 과정을 새롭게 밝혀낼 수 있을 것”이라고 밝혔다.

이상엽 특훈교수는 “효소 기능을 빠르고 정확하게 예측하는 딥 EC 트랜스포머는 기능 유전체학의 핵심 기술로서 시스템 수준에서 전체 효소들의 기능들을 분석할 수 있게 한다”며 “이를 활용해 모든 효소 정보를 포함한 대사 네트워크를 기반으로 친환경 미생물 공장 개발을 수행할 수 있을 것”이라고 강조했다.

카이스트 생명화학공학과 김기배 박사과정이 참여한 이번 논문은 국제 학술지 네이처(Nature) 誌가 발행하는 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 동료 심사를 거쳐 11월 14일 자에 게재됐다.

한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 ‘석유대체 친환경 화학기술개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발’ 과제(과제책임자 KAIST 이상엽 특훈교수)의 지원을 받아 수행됐다.