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한국식품연구원 강민철 박사님이 말하는 BIOVIA Discovery Studio 활용법
기능성 식품이나 새로운 맛 소재를 개발할 때 연구자는 수많은 후보 물질을 마주하게 됩니다. 그러나 모든 후보를 실제로 분리·정제하고 세포실험까지 수행하는 것은 시간과 비용 측면에서 현실적인 한계가 있습니다. 그렇다면 실제 실험을 시작하기 전에 유망한 후보를 먼저 선별할 수 있다면 어떨까요?
한국식품연구원 가공공정연구단의 강민철 박사님은 BIOVIA Discovery Studio를 활용해 단백질과 펩타이드의 결합 가능성과 상호작용 양상을 예측하고, 기능성 물질과 맛 소재의 작용 가능성을 분자 수준에서 해석하고 있습니다.
과거에는 실험이 끝난 뒤 결과를 해석하기 위해 시뮬레이션을 활용했다면, 현재는 연구 초기부터 Molecular Docking과 Molecular Dynamics Simulation을 적용해 후보 물질의 우선순위와 후속 실험 방향을 설정합니다. 특히 어류 유래 펩타이드와 감칠맛 수용체의 결합 가능성과 구조적 안정성을 예측하고, 그 결과를 세포 기반 평가와 기기분석, 관능평가로 검증하는 연구 체계를 구축하고 있습니다.
Discovery Studio는 식품 연구에서 어떻게 활용되고 있으며, 실제 실험과 시뮬레이션은 어떤 방식으로 연결될 수 있을까요? 강민철 박사님의 이야기를 들어보았습니다.
Q1. 박사님과 연구실에 대해 소개해 주세요.
안녕하세요. 한국식품연구원 가공공정연구단에서 책임연구원으로 재직 중인 강민철입니다.
저는 현재 기능성 식품 소재 개발, 친환경 식품 제조공정, 세포배양식품, 디지털 식품공학 분야를 연구하고 있습니다.
구체적으로는 산업용 초음파를 활용한 식품 제조공정, 해양 및 곤충 유래 기능성 소재 발굴, 세포배양식품 생산 플랫폼 구축, AI와 분자모델링을 기반으로 한 식품 소재 개발 연구를 수행하고 있습니다.
최근에는 식품 연구에 시뮬레이션과 AI를 접목해 기능성 물질을 탐색하고, 해당 물질이 어떤 원리로 작용하는지 규명하는 연구를 확대하고 있습니다.
Q2. BIOVIA Discovery Studio를 처음 접한 계기는 무엇인가요?
기능성 식품 소재와 식품 유래 펩타이드를 연구하면서, 실험을 통해 확인된 생리활성을 분자 수준에서 설명할 수 있는 구조적 근거가 필요했습니다. 이에 단백질과 리간드 또는 펩타이드 간의 상호작용을 분석하기 위해 BIOVIA Discovery Studio를 활용하게 되었습니다.
Discovery Studio를 통해 단순히 실험 결과를 제시하는 데 그치지 않고, 특정 소재나 펩타이드가 표적 단백질과 어떤 방식으로 결합하고 상호작용할 가능성이 있는지를 분자 구조를 기반으로 해석할 수 있었습니다. 이후에는 이러한 분석 결과를 바탕으로 후보 물질의 우선순위를 설정하고, 후속 실험 방향과 새로운 연구 가설을 수립하는 단계까지 활용 범위를 확대하고 있습니다.
Q3. 현재 연구에서는 시뮬레이션을 어느 단계에서 어떻게 활용하고 계신가요?
과거에는 실험을 마친 뒤 결과를 해석하는 단계에서 시뮬레이션을 주로 활용했지만, 현재는 연구의 초기 단계부터 적극적으로 활용하고 있습니다.
예를 들어 식품 단백질 유래 펩타이드를 연구할 때에는 연구 목적에 따라 표적 단백질을 선정합니다. 혈압 조절 관련 연구에서는 ACE, 피부 기능성 소재 연구에서는 Tyrosinase와의 결합 가능성을 예측하며, 맛 소재 연구에서는 감칠맛 수용체인 T1R1/T1R3와 펩타이드 간 상호작용을 분석합니다.
이후 분자모델링 예측 결과와 기존 연구 결과를 종합해 우선순위가 높은 후보 물질을 선정하고, 해당 후보를 중심으로 분리·정제 및 세포 실험 등 후속 연구를 수행합니다. 즉, BIOVIA Discovery Studio를 단순한 ‘실험 후 결과 해석 도구’가 아니라, 본격적인 실험에 앞서 유망한 후보를 선별하고 연구 방향을 구체화하는 ‘실험 전 선별 도구’로 활용하고 있습니다.
Q4. 실제 연구에서 가장 자주 사용하거나 유용하다고 느낀 기능은 무엇인가요?
가장 많이 사용하는 기능은 Molecular Docking과 Molecular Dynamics Simulation입니다.
Molecular Docking은 수백 개의 후보 물질 가운데 표적 단백질과 결합할 가능성이 높은 후보를 빠르게 선별하는 데 활용합니다.
Molecular Dynamics Simulation은 Docking으로 예측한 결합 구조가 실제 생체 환경과 유사한 조건에서도 안정적으로 유지될 수 있는지를 확인하는 데 유용합니다.
또한, 단백질-리간드 상호작용 분석 기능을 활용해 결합에 관여할 가능성이 있는 주요 아미노산 잔기와 상호작용 양상을 확인합니다. 이러한 분석 결과는 기존 후보의 우선순위를 설정하고 새로운 펩타이드 후보를 설계하는 과정에 활용할 수 있으며, 최종적인 기능과 맛은 세포 기반 평가, 기기분석 및 관능평가 등을 통해 확인해야 합니다.
Q5. ‘실험 전 선별 도구’로 활용했을 때 연구 효율은 실제로 얼마나 향상되었나요?
Discovery Studio의 Molecular Docking 기능은 주로 실제 실험에 투입할 샘플의 수를 줄이는 용도로 활용하고 있습니다.
예를 들어 펩타이드 후보가 50종이라면, 모든 펩타이드를 대상으로 실험을 진행하기는 어렵습니다. 이때 Docking 결과를 바탕으로 결합 가능성이 높은 몇 가지 펩타이드를 선정한 뒤, 해당 후보를 중심으로 실제 실험을 수행합니다.
따라서 단순히 연구 시간을 줄여준다기보다는, 실험해야 할 후보의 범위를 좁혀 실험에 소요되는 비용과 자원을 절감하는 효과가 크다고 생각합니다. 다만 Discovery Studio에서 얻는 값은 어디까지나 예측을 통해 도출된 결과입니다. 예측값을 완전한 데이터로 받아들이기보다는, 실제 실험을 통해 반드시 검증해야 합니다.
저희 연구에서는 시뮬레이션을 최종 답으로 활용하기보다, 후보의 결합 가능성과 구조적 특성을 예측해 연구 방향을 설정하는 자료로 활용합니다. 최종적인 생리활성과 맛의 강도는 세포 기반 평가, 기기분석 및 관능평가 등 실제 실험을 통해 검증합니다.
Q6. Discovery Studio가 가장 결정적인 역할을 했던 순간은 언제였나요?
기능성 식품 연구는 비교적 체계적인 연구 절차가 마련되어 있지만, 맛을 연구하는 방법은 아직 충분히 정립되어 있지 않습니다. Discovery Studio는 이러한 맛 연구의 전체적인 연구 체계를 구성하는 데 유용하다고 생각합니다.
가설을 세운 뒤 이를 실험만으로 확인하려면 수백 번의 실험이 필요할 수 있습니다. 하지만 Discovery Studio를 이용해 후보 물질과 수용체의 결합 가능성을 먼저 예측하면, 실제로 수행해야 할 실험을 수십 번 수준으로 줄이고 최종 결과를 실험으로 확인할 수 있습니다.
Molecular Docking에서는 활성 부위인 Active Site를 중심으로 상호작용을 분석할 수 있습니다. 예를 들어 MSG처럼 실제 효능이 확인된 물질을 비교군으로 설정하고 연구 대상 샘플과 비교하면, 예측 결과를 보다 구체적으로 해석할 수 있습니다.
시뮬레이션만으로 기능이나 맛에 대한 결론을 내릴 수는 없지만, 후속 실험에서 우선적으로 검토할 후보와 분석 방향을 설정하는 중요한 근거가 됩니다.
Q7. 시뮬레이션을 활용한 연구 성과 가운데 가장 기억에 남는 연구는 무엇인가요?
가장 기억에 남는 연구는 어류 유래 펩타이드의 감칠맛 작용 가능성을 분자 수준에서 분석한 연구입니다.
일반적으로 식품 분야에서는 맛을 관능평가나 기기분석을 통해 확인하는 경우가 많습니다. 하지만 저는 특정 펩타이드가 감칠맛 수용체와 어떤 방식으로 상호작용하며, 그 과정에서 어떠한 구조적 특징이 작용하는지를 확인하고자 했습니다.
이를 위해 BIOVIA Discovery Studio를 활용해 어류 단백질에서 유래한 다양한 펩타이드와 인간 감칠맛 수용체인 T1R1/T1R3의 결합 가능성을 Molecular Docking으로 분석했습니다. 이후 주요 후보 펩타이드에 대해서는 Molecular Dynamics Simulation을 수행해 예측된 결합 구조의 안정성을 평가하고, 수용체와의 상호작용에 관여하는 주요 아미노산 잔기와 결합 양상을 분석했습니다.
이 연구는 단순히 맛의 강도를 평가하는 수준을 넘어, 식품 유래 펩타이드가 감칠맛 수용체와 상호작용할 수 있는 구조적 근거를 제시했다는 점에서 의미가 있습니다. 또한 이러한 분석을 바탕으로 향후 새로운 맛 소재를 탐색하고 설계할 수 있는 가능성을 보여주었습니다.
Q8. ‘실험실에서 발견하는 연구’에서 ‘컴퓨터에서 설계하는 연구’로 발전하기 위해 해결해야 할 과제는 무엇인가요?
예측 결과와 실제 실험 결과를 지속적으로 축적하는 것이 가장 큰 과제라고 생각합니다. 정교한 예측 프로그램을 만들기 위해서는 시뮬레이션에서 얻은 결과뿐만 아니라, 해당 예측이 실제 실험에서 어떻게 나타났는지에 대한 데이터가 함께 모여야 합니다.
또한 연구자 간 네트워킹을 통해 각자가 보유한 연구 데이터를 공유하고 논의할 필요가 있습니다. 반드시 같은 분야의 연구자가 아니더라도 유사한 기능과 분석 방법을 사용하는 사람들이 모이면, 보다 정교한 예측 방법과 창의적인 연구 아이디어가 나올 수 있다고 생각합니다.
결국 컴퓨터를 이용해 새로운 소재를 설계하는 연구로 발전하기 위해서는 개별 연구자의 도구 활용을 넘어, 예측 데이터와 실험 데이터가 연결되고 공유되는 연구환경이 필요합니다.
Q9. 식품 분야에서 AI에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 앞으로 시뮬레이션을 어떤 방향으로 활용하고 싶으신가요?
앞으로는 AI와 분자모델링의 융합이 가장 중요한 방향이 될 것으로 생각합니다.
현재는 연구자가 후보 물질을 선정한 뒤 시뮬레이션을 수행하는 방식이 일반적입니다. 앞으로는 AI가 새로운 기능성 물질을 설계하고, 분자모델링과 시뮬레이션이 해당 물질의 가능성을 검증하는 구조로 발전할 것으로 예상합니다.
특히 세포배양식품, 기능성 펩타이드, 맛 소재 개발 분야에서 AI 기반 생성 모델과 분자모델링을 결합해 기존에 존재하지 않았던 새로운 식품 소재를 설계하는 연구를 진행하고 싶습니다.
궁극적으로 식품 연구가 ‘실험실에서 우연히 발견하는 연구’에서 ‘컴퓨터에서 목적에 맞게 설계하는 연구’로 발전할 것으로 기대합니다.
Q10. 분자모델링에 도전하려는 식품 연구자분들께 한 말씀 부탁드립니다.
처음에는 어렵게 느껴질 수 있지만, 분자모델링은 이제 선택이 아니라 필수적인 연구 도구가 되어가고 있습니다.
중요한 것은 시뮬레이션 결과를 그대로 믿는 것이 아니라, 실제 실험 결과와 함께 해석하는 것입니다. 시뮬레이션은 정답을 알려주는 도구라기보다, 연구자가 더 좋은 질문을 찾도록 도와주는 도구라고 생각합니다.
식품 연구자분들도 분자모델링을 적극적으로 활용한다면 실험의 효율을 높이는 것은 물론, 연구 결과의 과학적 설득력도 크게 높일 수 있을 것입니다.
BONUS Q. 연구자에게 더 소름 끼치는 상황은 무엇인가요?
A. 시뮬레이션 결과와 실제 실험 결과가 완전히 반대로 나왔을 때
B. 시뮬레이션과 실제 결과가 소수점 넷째 자리까지 완벽하게 일치해 “내가 데이터를 조작했나?”고 의심하게 될 때
저는 B를 선택하겠습니다.
“잠깐, 이 정도면 내가 아니라 컴퓨터가 논문을 쓴 것 아닌가?”라는 생각이 들 것 같습니다.
연구자라면 누구나 한 번쯤 경험하고 싶은 행복한 공포입니다. 😆
Discovery Studio로 식품 연구의 가능성을 넓히다!
강민철 박사님의 연구에서 BIOVIA Discovery Studio는 실험을 대체하는 도구가 아닙니다. 수많은 후보 물질 가운데 실제로 검증할 가치가 높은 대상을 선별하고, 실험에서 관찰된 결과를 분자 수준에서 설명하며, 다음 연구 가설을 설계하도록 돕는 도구입니다.
특히 Molecular Docking을 통해 펩타이드와 표적 단백질의 결합 가능성을 비교하고, Molecular Dynamics Simulation으로 해당 결합의 안정성을 분석함으로써 기능성 물질과 맛 소재 연구의 방향을 보다 구체적으로 설정할 수 있습니다.
이러한 접근은 모든 후보를 반복적으로 실험하는 방식에서 벗어나, 시뮬레이션을 통해 가능성을 먼저 탐색하고 실제 실험으로 검증하는 연구 프로세스를 가능하게 합니다. 이를 통해 실험 후보 수와 비용을 줄이는 동시에, 연구 결과를 설명할 수 있는 구조적 근거도 확보할 수 있습니다.
앞으로 AI가 새로운 펩타이드와 식품 소재를 설계하고, Discovery Studio와 같은 분자모델링 솔루션이 해당 후보의 가능성을 검증하는 연구 환경이 확대된다면 식품 연구는 ‘발견’ 중심에서 ‘설계’ 중심으로 한 단계 더 발전할 수 있을 것입니다.
이러한 연구 방식의 전환을 위해서는 연구 목적에 적합한 분자모델링 환경을 구축하고, 솔루션을 실제 연구에 효과적으로 적용하는 과정이 중요합니다. 인실리코는 BIOVIA의 국내 공식 파트너로서 Discovery Studio 도입 상담부터 사용자 교육과 기술 지원까지 연구 환경에 맞는 활용을 지원하고 있습니다. Discovery Studio를 연구에 어떻게 적용할 수 있을지 궁금하다면 인실리코에 문의해 주세요.
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