바이오스펙테이터

바이오스펙테이터 이효빈 기자

‘역접힘모델+진화기반 잔기제약’ 접근법 개발, 초소형 유전자편집효소 TnpB 설계로 타당성 확인..야생형比 유사하거나 높은 활성 보여 “맞춤형 효소 설계 가능성↑”

제니퍼 다우드나(Jennifer Doudna) UC버클리 교수의 연구팀이 새로운 인공지능(AI) 기반 단백질 설계 방식을 개발했다. 다우드나 교수는 CRISPR-Cas9 유전자편집 기술 개발 공로로 지난 2020년 노벨화학상을 수상한 바 있다.

다우드나 연구팀은 먼저 역접힘 모델(inverse-folding model)을 활용했다. 역접힘 모델은 아미노산 서열을 통해 단백질 구조를 예측하는 기존 방법과는 반대로, 단백질 구조를 기반으로 아미노산 서열을 설계하는 모델이다. 연구팀은 여기에 진화적으로 보존된 아미노산을 유지하는 잔기제약(residue constraints) 접근법을 결합했다.

연구팀은 이같은 방식으로 핵산분해효소(nuclease) TnpB 변이체를 설계해 타당성을 확인하고자 했다. TnpB 변이체의 일부 후보는 다양한 종에서 활성을 보였고, 야생형 대비 유사하거나 더 높은 핵산분해활성을 나타냈다. TnpB는 세균과 고세균에 존재하는 매우 작은 크기의 효소로 CRISPR-Cas12 계열 핵산분해효소의 진화적 조상으로 알려져있다.

다우드나 연구팀은 지난 16일(현지시간) 이같은 연구내용을 국제학술지 사이언스(Science, IF: 47.3)에 게재했다.... <계속>