AI, 암 치료 약물 결합부위 예측 혁신적 진전
미국 알라베마의 아우번 대학교와 스위스 바젤 대학교, ETH 취리히의 연구팀이 암 치료에 획기적인 진전을 이뤄냈다.
연구팀은 인공지능(AI)을 분자 동역학 시뮬레이션과 네트워크 분석과 통합하여 PD-L1 단백질의 결합 부위를 예측하는 새로운 접근법을 개발했다. 이 혁신적인 연구는 암 관련 단백질의 중요한 상호작용 지점을 식별함으로써 개인 맞춤형 암 치료의 개발을 가속화할 것으로 기대된다.
이 연구는 ‘미국 화학회 저널(Journal of the American Chemical Society)’에 발표되었으며, PD-L1 단백질과 치료 단백질의 상호작용을 이해하는 데 중점을 두었다. PD-L1은 암세포가 면역 시스템의 탐지를 피하도록 돕는 단백질로 잘 알려져 있다. 연구 결과는 현재 암 치료를 혁신하고 있는 면역 요법, 예를 들어 펨브로리주맙(키트루다)의 개선에 중요한 역할을 할 수 있을 것이다.
아우번대 베르나르디(Rafael Bernardi) 박사(Associate Professor of Biophysics)는 “단백질을 설계하는 데 컴퓨터 도구를 활용하는 것이 암 치료의 다음 단계다. AI, 분자 동역학, 네트워크 분석을 결합한 우리의 접근법은 암 환자 맞춤형 치료 개발에 큰 잠재력을 가지고 있다”고 밝혔다.
암 치료의 미래
암 치료에서 가장 큰 도전 중 하나는 약물이 목표 단백질에 정확히 결합할 수 있는 지점을 예측하는 것이다. 연구팀은 면역 시스템을 억제하는 체크포인트 단백질인 PD-L1에 집중했다. 일부 최신 약물은 PD-L1을 차단하여 면역 시스템이 종양을 공격하도록 유도하지만, 새로운 치료제들이 PD-L1을 정확히 어떻게 타겟해야 하는지는 오랜 문제였다.
베르나르디 박사와 그의 팀은 AlphaFold2 기반 AI 도구와 분자 동역학 시뮬레이션, 동적 네트워크 분석을 결합한 정교한 방법을 개발했다. 이 접근법은 약물 상호작용에 중요한 PD-L1 단백질의 주요 결합 부위를 예측하고 확인하는 데 성공했다.
연구의 선도 저자이자 아우번 대학교 연구원인 디에고 고메스는 “아우번 대학교의 컴퓨터 팀과 바젤 대학교 및 ETH 취리히의 실험 검증 팀 간 협력의 중요성을 보여주는 연구다. 이는 암 치료 분야에서 중요한 진전을 이끌고 있다”고 말했다.
이 컴퓨터 기반 접근법은 최신 실험 기술, 즉 교차 결합 질량 분석법과 차세대 염기서열 분석법으로 검증됐다. 이러한 실험은 팀의 예측 정확성을 확인, 복잡한 단백질-단백질 상호작용을 풀어내는 데 있어 컴퓨터 모델과 실험적 검증을 결합하는 힘을 보여주었다.
이번 연구의 의미는 PD-L1을 넘어선다. 개발된 방법은 다양한 단백질에 적용해 새로운 약물 타겟을 발견하고 암과 자가면역 질환을 포함한 여러 질병에 대한 치료법을 개발할 가능성이 있다. 또한, 이 연구는 비용 효과적이고 빠른 치료제 개발을 가능하게 한다. 전통적인 실험 방법이 느리고 비용이 많이 드는 문제를 해결할 수 있는 길을 열어준다.
고메스 연구원은 “NAMD와 VMD와 같은 컴퓨터 도구와 NVIDIA DGX 시스템과 같은 첨단 하드웨어를 결합하여 암 치료를 발전시키는 가능성을 강조한다. 우리의 발견은 암을 위한 새로운, 타겟 맞춤형 치료 개발에 중요한 이정표가 될 것”이라고 덧붙였다.
사이언스모니터(scimonitors.com) By neopluto 2024.09.05