동국대 의대 남주현 교수와 노재원 학생, 김우경 교수. 동국대 제공동국대학교 의과대학 남주현 교수와 김우경 교수가 단백질의 약물 결합 부위를 정확하게 예측해 신약 개발 과정의 시행착오를 크게 줄일 수 있는 알고리즘을 공동 개발해 큰 주목을 받고 있다.
동국대 남주현·김우경 교수 공동연구팀에 따르면 우리 몸의 혈압과 체액 조절에 핵심적인 역할을 하는 칼슘의존성 염소이온통로인 TMEM16A는 암 세포의 성장과 혈관의 수축에도 깊이 관여하는 중요한 막수송체다.
최근 이 단백은 고혈압, 심장병, 암 등 난치성 질환의 치료 표적으로 주목받고 있다.
연구팀은 분자 도킹과 머신러닝 기반 클러스터링 알고리즘을 결합한 새로운 방식으로 TMEM16A 단백질의 약물 결합 부위를 성공적으로 예측했다. 정확성은 전기생리학 실험, 분자동역학 시뮬레이션 등 다양한 첨단 연구기법들을 통해 추가로 검증했다.
이를 통해 연구팀은 TMEM16A 단백질에 서로 다른 두 개의 약물 결합 부위를 발견했고, 이를 바탕으로 기존에 알려진 TMEM16A 관련 약물들을 체계적으로 재분류하는데 성공했다.
이 결과는 이론적 발견을 넘어 향후 암과 심혈관질환 치료제 등 신약 개발에 핵심적인 단서를 제공할 것으로 기대된다.
연구 결과는 생명과학 분야의 권위지인 '미국국립과학원회보(PNAS)'에 게재돼 혁신성과 실용성을 인정받았다.
동국대 의과대학 생리학교실 남주현 교수는 "이번에 개발한 알고리즘은 단백질의 약물 결합 부위를 정확하게 예측할 수 있어, 신약 개발 과정의 시행착오를 크게 줄일 수 있다"고 설명했다.
내과학교실 김우경 교수는 "이 기술은 앞으로 컴퓨터 기반 약물 스크리닝과 인공지능을 접목하면 새로운 치료제 후보물질 발굴도 가능할 것으로 기대된다"고 덧붙였다.