[인플루언스 뉴스 | 임규리 기자] 한국과학기술원(KAIST)의 생명화학공학과 이상엽 특훈교수와 미국 캘리포니아대학교 샌디에이고(UCSD)의 버나드 펄슨 교수가 이끄는 공동연구팀이 효소의 기능을 빠르고 정확하게 예측하는 인공지능(AI) 시스템 '딥 EC 트랜스포머'(DeepECtransformer)를 개발했다.

효소는 생명체에서 중요한 역할을 하는 단백질로, 각 효소의 기능을 파악하는 것은 생물학적 과정을 이해하는 데 필수적이다. 이를 위해 국제생화학 및 분자생물학연맹(IUBMB)에서 고안한 효소 고유 번호인 EC 번호(Enzyme Commission number) 분류 체계가 사용된다.

기존의 인공지능 기반 효소 기능 예측 시스템은 효소 서열의 아미노산 잔기 수준에서의 해석이 불가능하거나 추론 과정이 불분명한 한계가 있었다. 이에 공동연구팀은 심층학습 기법과 단백질 상동성 분석 모듈을 통합하여 단백질 서열의 효소 기능을 예측하는 새로운 AI 시스템을 개발했다.

이 시스템은 단백질 서열 전체 문맥에서 효소 기능에 중요한 정보를 추출하여 5천360종류의 EC 번호를 예측할 수 있는 능력을 갖췄다. 또한, 인공 신경망 내 정보 흐름을 분석하여 AI가 추론 과정에서 효소 기능에 중요한 활성 부위나 보조 인자 결합 부위 정보를 활용하는 것도 확인했다.

이 연구의 의의는 새로운 효소의 기능을 예측하고 실험적으로 검증할 수 있는 가능성을 열었다는 데 있다. 이는 유용 화합물 생산이나 플라스틱 생분해 등 다양한 대사 과정의 이해와 개선에 크게 기여할 수 있다.

이 연구는 '네이처 커뮤니케이션즈'에 게재되어, 생명과학 및 생명공학 분야의 혁신적인 연구로 인정받았다.