생물자원관, AI 기반 거미 독샘에서 신규 항균 펩타이드 발굴

녹색융합기술 인재 양성 과정에서

AI 딥러닝 기반 예측연구 통해 발견

국립생물자원관 전경. ⓒ국립생물자원관

국립생물자원관은 최근 성정석·장원희 동국대 교수 연구진과 인공지능(AI) 기반 예측연구를 통해 복잡한 실험과정 없이 자생 거미 독샘에서 유래한 새로운 항균 펩타이드를 발굴하는 데 성공했다고 23일 밝혔다.

국립생물자원관은 “새로운 항균 펩타이드를 발굴할 수 있는 AI 딥러닝(Deep Learning·심층학습) 기반 예측 모델을 개발했다”고 설명했다.

국립생물자원관은 지난해 5월부터 4개 대학(상명대, 동국대, 강원대, 호서대)과 인공지능 기반 생물자원 활용 전문인력 양성 사업을 추진 중이다. 해당 사업은 녹색융합기술 인재 양성을 목적으로 대학 석·박사 과정 학생을 대상으로 AI 기술을 유용 생물자원 발굴 등에 활용할 수 있는 전문가를 양성하는 내용이다.

연구진은 항균 실험에서 일반적으로 사용되는 다섯 종의 세균에 대해 펩타이드 서열만으로도 항균 기능성을 예측할 수 있는 ‘다중 작업 학습’ 기반 항균 기능성 펩타이드 탐색법을 개발했다.

또한, 학습된 방법을 이용해 자생 거미인 별늑대거미 독샘 전사체로부터 두 가지 신규 항균 펩타이드를 발굴했다. 실험으로 항균 기능성을 검증해 추후 의약품으로 활용할 가능성을 확인했다.

거미 독에 존재하는 다양한 펩타이드는 세포 파괴와 신경 마비 등 특성이 있다. 이에 제약, 식품, 화장품 등 여러 산업 분야에서 기능성 소재로 활용한다. 다만 거미 독 기능성 펩타이드 탐색 과정부터 개발까지 많은 시간과 비용이 들어 이를 효율적으로 수행할 수 있는 기술이 필요하다.

이번 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 전문인력을 양성할 수 있도록 지속해서 지원할 계획”이라고 말했다.