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DGIST 이창훈 교수님에게 듣는 구조생물학 연구와 BIOVIA Discovery Studio
단백질은 생명현상을 이해하는 핵심 요소이지만, 그 구조와 기능의 관계를 정확히 이해하는 일은 여전히 쉽지 않습니다. 특히 피부와 같은 생체 경계면에서 작용하는 단백질은 상처 치유, 재생, 노화, 피부질환 등 다양한 생명현상과 밀접하게 연결되어 있지만, 아직 전체 구조가 완전히 밝혀지지 않은 경우도 많습니다.
최근에는 AlphaFold를 비롯한 인공지능 기반 단백질 구조 예측 기술이 빠르게 발전하고 있습니다. 그러나 예측된 구조가 실제 생물학적 환경에서도 타당한지 판단하고, 구조와 기능을 연결해 해석하는 과정에는 여전히 연구자의 전문적인 검토가 필요합니다.
대구경북과학기술원(DGIST) 이창훈 교수님 연구실은 생화학과 구조생물학을 기반으로 피부와 같은 생체 경계면에서 중요한 역할을 하는 단백질의 구조와 기능을 연구하고 있습니다. 이창훈 교수님은 2000년대 초반 단백질 구조를 시각화할 수 있는 프로그램을 찾던 과정에서 BIOVIA Discovery Studio를 처음 접했고, 현재는 학생들이 구조생물학을 보다 쉽고 흥미롭게 이해할 수 있도록 교육에 활용하고 있습니다.
이번 인터뷰에서는 피부 단백질 연구에서 구조 정보가 중요한 이유부터 인공지능 기반 구조 예측 기술의 한계와 검증 방법, 그리고 Discovery Studio가 구조생물학 교육에서 어떤 역할을 할 수 있는지 이야기를 들어보았습니다.
Q1. 교수님과 연구실에 대해 간략히 소개 부탁드립니다.
안녕하세요. 대구경북과학기술원(DGIST)에서 피부 단백질을 공부하고 있는 이창훈입니다.
저희 실험실은 생화학과 구조생물학을 통해 단백질의 구조와 기능을 규명하는 연구를 하고 있습니다. 특히 피부와 같은 생체 경계면의 세포 및 조직에서 중요한 역할을 하는 단백질들을 연구하고 있습니다.
예를 들어 케라틴과 같은 중간섬유 단백질, 콜라겐과 같은 ECM 단백질, 기타 다양한 호르몬과 사이토카인 수용체가 저희 실험실의 주요 연구 대상입니다.
Q2. 주로 피부와 같은 생체 경계면의 단백질을 연구하고 계신데요. 피부 단백질 연구에서 구조를 이해하는 것이 특히 중요한 이유는 무엇인가요?
여러 교과서에 케라틴과 콜라겐의 구조 그림이 나오기 때문에 피부 단백질은 이미 다 알고 있다고 많은 분들이 오해하시기도 합니다. 하지만 케라틴 섬유 전체나 콜라겐 섬유 전체가 원자 해상도의 구조로 규명된 적은 단 한 번도 없습니다. 현재 알려진 구조 모델 역시 결정화가 잘된 일부 영역에 한정되어 있습니다.
알파폴드를 비롯해 지금까지 소개된 인공지능 기반 구조 예측 기술조차 이들 단백질의 전체 구조를 계산하는 데에는 아직 한계가 있습니다. 경우에 따라서는 실제로 타당하지 않은 구조가 결과로 생성되기도 합니다.
피부 단백질은 상처 치유, 재생, 노화뿐만 아니라 각종 피부염, 피부암, 유전자 질환 등에서 중요한 역할을 합니다. 특히 이들 단백질과 결합하는 신호 단백질들도 계속 규명되고 있기 때문에 신호 제어 기전이나 구조 형성의 분자 기전을 이해하는 것이 중요합니다.
그러나 현재는 구조 정보가 제한적이기 때문에 생화학적·분자생물학적 해석에도 분명한 한계가 존재합니다. 앞으로 인공지능 기술이나 구조생물학 기법의 발전을 통해 피부 단백질의 전체 구조가 규명될 날을 기다리고 있습니다. 저 역시 그 도전에 참여하고 있습니다.
Q3. AlphaFold와 같은 인공지능 기술이 빠르게 발전하고 있지만, 여전히 잘못된 구조를 제시하는 경우가 있다고 말씀하셨습니다. 예측된 구조는 어떤 방식으로 검증하시나요?
저만의 특별한 노하우가 있는 것은 아니고, 많은 분들이 활용하는 방법을 따르고 있습니다.
예를 들어 인공지능이 산출한 모델에 대해서는 pLDDT, PAE, ipTM과 같은 지표를 확인하고, 하나의 결과에 대해서도 서로 다른 인공지능 모델 간 교차 비교를 수행합니다. 같은 서열과 같은 구조에 대해서 여러 차례 모델링을 진행하기도 합니다.
하지만 최종적인 검증에는 역시 생물물리학적 측정이 필요하다고 생각합니다. CD, DLS, ITC 등의 측정이나 NMR, CryoEM과 같은 구조 실증 방법을 통한 검증이 필수적이라고 봅니다.
Q4. 새로운 단백질을 연구할 때, 구조와 기능을 연결하기 위해 어떤 방식으로 연구를 시작하시나요?
표적 단백질에 대해 열심히 공부하고 관련 논문을 읽으면서, 구조와 기능을 연결하는 저만의 지도를 만드는 작업이 연구 기획의 상당 부분을 차지합니다.
최근에는 인공지능 기술의 발달 덕분에 이러한 작업에 필요한 시간이 많이 줄어들었습니다. 하지만 여전히 잘못된 답을 제시하는 환각 문제가 나타나기 때문에 긴장의 끈을 놓지 않고 논문을 탐색하고 지도를 작성하고 있습니다.
사실 이러한 작업은 많은 연구자가 수행하고 있는 과정이기 때문에 특별한 노하우라고 하기는 어려울 것 같습니다.
Q5. BIOVIA Discovery Studio를 처음 접하게 된 계기는 무엇인가요?
2000년대 초반 PDB 파일로부터 단백질 구조를 멋지게 가시화할 수 있는 도구들을 찾다가 Discovery Studio의 무료 Viewer 버전을 우연히 발견하고 사용해 본 것이 처음이었습니다.
간편한 사용자 인터페이스와 쉬운 사용법, 그리고 유려한 그림이 인상적이었습니다.
당시 선배 연구자분들은 Unix 기반의 워크스테이션에서 주로 구조 그림을 그리셨는데, Windows 환경에서도 단백질 구조를 쉽고 멋있게 보여줄 수 있다는 점이 좋았던 기억으로 남아 있습니다.
Q6. 실제로 Discovery Studio에서 가장 유용하다고 느끼는 부분은 무엇인가요?
구조생물학을 처음 접하는 학생들이 부담 없이 구조 모델링과 Docking 작업을 할 수 있다는 점은 큰 강점이라고 생각합니다.
개별적인 Docking 작업이나 구조 모델링을 위한 전문 도구들은 이미 잘 확립되어 있습니다. 하지만 학생들이 처음 배우는 과정에서 겪어야 하는 어려움을 줄여준다는 것이 Discovery Studio의 장점입니다.
물론 고생하면서 배우는 과정도 의미가 있습니다. 하지만 처음부터 복잡한 사용법에 막히기보다는 단백질 구조가 가진 아름다움을 흥미롭게 먼저 접하는 것도 좋은 방법이라고 생각합니다.
Q7. Discovery Studio를 실제 연구나 교육에서는 어떻게 활용하고 계신가요?
저희 연구실에서는 Discovery Studio를 주로 구조생물학 교육에 활용하고 있기 때문에 논문이나 과제, 특허를 위한 활용은 하고 있지 않습니다. 다만 학생들이 만든 과제물은 교육 자료로 매우 유용하게 활용하고 있습니다.
COVID-19 시기에 학생들이 만들었던 SARS-CoV-2 스파이크 단백질의 서열 정렬 그림과 변이체들의 구조 그림은 지금도 강의에서 활용하고 있습니다.
Q8. SARS-CoV-2 스파이크 단백질과 같은 구조 자료를 직접 보는 것이 학생들의 이해에는 어떤 도움을 준다고 생각하시나요?
학생들에게 지금까지 “이 구조를 보고 무슨 생각이 나니? 어떤 느낌이니?”라고 직접 물어본 적은 없었던 것 같습니다.
제 개인적인 생각으로는 구조를 직접 보면 감염 초기 과정이나 돌연변이가 항체 내성에 미치는 영향을 보다 명확하게 이해할 수 있다고 생각합니다.
‘백문이 불여일견’이라는 말은 생명과학에서도 동일하게 적용된다고 봅니다.
Q9. 앞으로 시뮬레이션과 구조 가시화 기술을 어떤 방향으로 더 활용하고 싶으신가요?
기술적으로 복잡한 개념을 학생들에게 잘 전달할 수 있는 도구로 활용하고 싶습니다.
단백질은 역동적으로 변화하면서도 일정한 구조적 일관성을 유지하고, 이러한 구조적 특성이 기능과 밀접한 관계를 맺고 있습니다. 이 점은 구조생물학뿐만 아니라 분자생물학과 생화학 수업에서도 항상 강조하고 있습니다.
시뮬레이션을 통해 만들어진 구조 가시화 자료는 생명과학의 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있다고 생각합니다.
Q10. Discovery Studio를 사용하면서 느낀 아쉬운 점도 있으신가요?
인실리코에서는 업데이트가 느리다는 점을 단점으로 말씀하시기도 하는데, 사용자, 특히 학생이나 교수자의 입장에서는 크게 불편하게 느껴지지는 않습니다.
다만 연구용 솔루션의 가격이 개인 연구자가 사용하기에는 높다는 점은 단점이라면 단점이라고 생각합니다.
Q11. 마지막으로, 컴퓨터 기술을 활용해 바이오와 피부과학의 혁신을 꿈꾸는 연구자들에게 한 말씀 부탁드립니다.
연구를 하다 보면 단백질이 얼마나 아름다운 존재인지, 과학 기술의 진보가 얼마나 흥미로운지를 잊기도 합니다. 학생과 연구자가 쉽고 재미있게 단백질 구조를 살펴보고, 구조와 기능을 이해할 수 있도록 도와주는 도구들이 있다는 점을 기억하고 잘 활용하시면 좋겠습니다.
보너스 질문. 연구자로서 더 짜릿한 순간을 고른다면 어느 쪽일까요?
A. 가설은 완벽했는데 실험이 10번 연속 실패하다가 11번째에 기적적으로 성공했을 때
B. 아무 생각 없이 시도한 컴퓨터 시뮬레이션에서 대박 후보 물질이 우연히 나왔을 때
둘 다 짜릿할 것 같습니다.
하지만 A는 너무 슬픈 사랑 이야기 같고, B는 너무 희박한 성공 스토리 같아서 제3의 다른 짜릿함을 찾아야 할 것 같습니다.
복잡한 단백질 구조를 이해하는 첫 단계, 직접 보고 다뤄보는 경험
이창훈 교수님과의 인터뷰를 통해 확인할 수 있었던 점은 구조생물학에서 시각화가 단순히 결과를 보기 좋게 표현하는 과정에 그치지 않는다는 것입니다.
단백질의 구조는 기능과 밀접하게 연결되어 있지만, 실제 생체 단백질의 전체 구조는 아직 밝혀지지 않은 경우가 많습니다. 인공지능 기반 구조 예측 기술이 빠르게 발전하고 있음에도 예측 결과를 검증하고, 구조와 기능의 관계를 해석하는 과정에는 여전히 연구자의 전문적인 판단이 필요합니다.
이러한 연구 환경에서 BIOVIA Discovery Studio는 복잡한 구조생물학을 처음 접하는 연구자와 학생이 단백질 구조를 보다 직관적으로 살펴보고, 구조 모델링과 Docking을 경험할 수 있도록 돕는 도구로 활용될 수 있습니다.
특히 구조생물학에 처음 입문하는 단계에서는 기능의 복잡성만큼이나 도구 자체의 진입장벽도 큰 부담이 될 수 있습니다. 처음부터 복잡한 사용법에 막히기보다 직접 단백질 구조를 움직여 보고, 비교하고, 관찰하면서 구조와 기능 사이의 관계를 이해하는 경험은 더 깊은 연구로 나아가기 위한 중요한 출발점이 될 수 있습니다.
이창훈 교수님이 이야기한 것처럼, 생명과학에서도 결국 “백문이 불여일견”일 수 있습니다.
눈에 보이지 않는 단백질의 세계를 직접 보고 이해하는 경험.
BIOVIA Discovery Studio는 연구자와 학생들이 복잡한 구조생물학에 보다 쉽게 접근하고, 그 안에서 새로운 질문을 발견할 수 있도록 지원합니다.
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