제가 가장 좋아하는 어린 시절 여름 추억 중 하나는 반딧불이에 둘러싸인 것입니다. 해가 지면 그 반짝이는 빛이 섬세한 꼬마전구처럼 뒷마당을 밝게 비출 것입니다. 생명체가 빛을 낼 수 있다는 사실은 마치 마법처럼 느껴졌습니다.
하지만 그것은 마술이 아닙니다. 효소입니다.
효소는 생명의 촉매제입니다. 그들은 신진대사의 모든 단계를 주도하고, 식물의 광합성을 강화하며, 바이러스의 복제를 촉진하고, 특정 유기체에서는 생물발광을 유발하여 다이아몬드처럼 빛납니다.
화학 반응 속도를 높이는 데 도움이 되지만 종종 높은 열, 압력 또는 두 가지 모두가 필요한 인공 촉매와 달리 효소는 놀라울 정도로 부드럽습니다. 베이킹용 효모와 개념이 유사하게, 효소는 생명을 유지하는 온도에서 작동합니다. 당신이 해야 할 일은 밀가루와 물과 같은 기질과 작업 조건을 제공하는 것뿐입니다. 그러면 그들은 마법을 발휘할 것입니다.
이것이 부분적으로 효소가 믿을 수 없을 정도로 귀중한 이유입니다. 맥주 양조부터 약물 제조, 오염 물질 분해에 이르기까지 효소는 자연의 전문 화학자입니다.
우리가 자연을 능가할 수 있다면 어떨까요?
이번 주 Nature 의 새로운 연구 에서는 AI를 활용하여 처음부터 효소를 설계했습니다. 워싱턴 대학의 데이비드 베이커(David Baker) 박사팀은 딥러닝을 사용하여 빛을 발산하는 반딧불이의 능력을 모방한 새로운 효소를 페트리 접시의 인간 세포 내부에서 설계했습니다. 전반적으로 AI는 7,500개 이상의 유망한 효소를 “환각”시켰으며, 이를 추가로 실험적으로 테스트하고 최적화했습니다. 그 결과 빛은 맨눈으로도 볼 수 있을 만큼 밝았습니다.
천연 효소에 비해 새로운 효소는 매우 효과적이어서 어둠을 밝히는 데 약간의 기질만 필요했습니다. 이는 또한 매우 특이적이어서 효소가 하나의 기질만을 선호한다는 의미입니다. 즉, 이 전략은 자연에서는 볼 수 없는 여러 효소를 설계하여 여러 작업을 동시에 수행할 수 있다는 것입니다. 예를 들어, 세포 내부의 다양한 생화학적 경로를 이미징하기 위해 디스코 공처럼 다양한 색상의 생물발광을 유발할 수 있습니다. 언젠가는 조작된 효소가 약을 “두 번 탭”하여 상태를 진단하고 동시에 치료법을 테스트할 수도 있을 것입니다.
“살아있는 유기체는 놀라운 화학자입니다. 독성 화합물이나 극심한 열에 의존하는 대신 온화한 조건에서 효소를 사용하여 필요한 모든 것을 분해하거나 축적합니다. 새로운 효소는 재생 가능한 화학 물질과 바이오 연료를 손에 넣을 수 있습니다.” 라고 Baker는 말했습니다 .
디자인에 의한 단백질
본질적으로 효소는 단지 단백질일 뿐입니다. AI에게는 정말 좋은 소식이네요.
2021년에 Baker 연구소는 아미노산 서열만을 기반으로 단백질 구조를 정확하게 예측하는 알고리즘을 개발했습니다. 다음으로 팀은 약물, 단백질 또는 항체가 붙잡을 수 있는 핫스팟을 상상하고 연마하여 인간이 꿈꿀 수 없는 약물의 길을 닦는 AI 설계자인 trRosetta를 사용하여 단백질의 기능적 위치를 파악했습니다.
그렇다면 동일한 전략을 사용하여 효소를 설계하고 자연의 생화학을 근본적으로 재구성하는 것은 어떨까요?
효소 2.0
연구팀은 반딧불이를 반짝거리게 만드는 효소인 루시퍼라제를 첫 번째 표적으로 삼았습니다.
어린 시절의 향수를 불러일으키기 위한 것이 아닙니다. 루시퍼라제는 생물학 연구에 널리 사용됩니다. 올바른 파트너 기판을 사용하면 외부 광원 없이도 발광 광자가 어둠 속에서 빛나므로 과학자들은 세포의 내부 작동 내부를 직접 엿볼 수 있습니다. 지금까지 과학자들은 이러한 귀중한 효소 중 몇 가지 유형만 확인했으며 그 중 상당수는 포유류 세포에 적합하지 않습니다. 이는 이 효소가 AI 기반 설계를 위한 완벽한 후보가 된다고 팀은 말했습니다.
그들은 몇 가지 목표를 가지고 출발했습니다. 첫째, 새로운 발광효소는 크기가 작고 고온에서도 안정적이어야 한다. 둘째, 세포와 잘 어울려야 했습니다. DNA 문자로 코딩되어 살아있는 인간 세포에 전달되면 세포의 내부 단백질 생산 공장을 탈취하여 숙주에 스트레스나 손상을 주지 않고 정확한 3D 구조로 접힐 수 있었습니다. 셋째, 후보 효소는 기질이 빛을 방출하도록 선택적이어야 했습니다.
기판 선택은 쉬웠습니다. 팀은 이미 이미징에 유용한 두 가지 화학 물질에 중점을 두었습니다. 둘 다 “루시페린”이라는 계열에 속하지만 정확한 화학 구조가 다릅니다.
그러다가 문제에 부딪혔습니다. AI를 훈련시키는 데 중요한 요소는 엄청난 양의 데이터입니다. 대부분의 이전 연구에서는 Protein Data Bank 와 같은 오픈 소스 데이터베이스를 사용하여 단백질을 구성하는 백본인 가능한 단백질 비계를 스크리닝했습니다. 그러나 그들이 처음으로 선택한 루시페린인 DTZ(디페닐테라진)에는 항목이 거의 없었습니다. 더 나쁜 것은 서열의 변화로 인해 빛을 방출하는 능력에 예측할 수 없는 결과가 발생했다는 것입니다.
해결 방법으로 팀은 자체 단백질 비계 데이터베이스를 생성했습니다. 그들이 선택한 백본은 NTF2(핵 수송 인자 2)라고 불리는 대리 단백질에서 시작되었습니다. 그것은 터무니없는 내기입니다. NTF2는 생물발광과 아무 관련이 없지만 DTZ가 결합하여 잠재적으로 빛을 방출할 수 있는 크기와 구조의 여러 포켓을 포함하고 있습니다.
채택 전략이 효과가 있었습니다. 연구팀은 “가족 전체 환각”이라는 방법을 통해 딥 러닝을 사용하여 NTF2 유사 단백질 골격을 기반으로 하는 2,000개 이상의 잠재적인 효소 구조를 환각했습니다. 그런 다음 알고리즘은 결합 포켓의 핵심 영역을 최적화하는 동시에 단백질의 보다 유연한 영역에서 창의성을 허용합니다.
결국 AI는 원래 NTF2 단백질보다 DTZ에 더 적합한 1,600개가 넘는 단백질 비계를 환각으로 만들었습니다. 다음으로, 단백질 설계를 위한 AI 및 기타 계산 도구 제품군인 RosettaDesign 의 도움으로 팀은 비계를 안정적으로 유지하면서 DTZ의 활성 사이트를 추가로 검사했습니다. 전체적으로 7,600개 이상의 디자인이 심사 대상으로 선정되었습니다. 중매인의 꿈(그리고 대학원생의 악몽)에서 디자인은 DNA 서열로 인코딩되어 박테리아에 삽입되어 효소 강도를 테스트했습니다.
한 명의 승자가 통치했습니다. LuxSit(‘빛이 존재하게 하라’는 뜻의 라틴어에서 유래)라는 이름의 이 제품은 알려진 어떤 루시퍼라제보다 작고 컴팩트하며 믿을 수 없을 만큼 안정적이며 섭씨 95도(화씨 203도)에서 전체 구조를 유지합니다. 그리고 그것은 작동합니다. 기판인 DTZ가 주어지면 테스트 장치가 빛을 발했습니다.
디자이너 효소를 위한 경쟁
LuxSit을 사용하여 팀은 다음으로 능력을 최적화하기 시작했습니다. 결합 포켓에 초점을 맞춰 그들은 이러한 “문자” 변화가 성능에 영향을 미치는지 확인하기 위해 각 아미노산이 한 번에 하나씩 돌연변이되는 돌연변이 라이브러리를 생성했습니다.
스포일러: 그랬어요. 팀은 가장 활동적인 효소를 스크리닝하면서 LuxSit에 비해 동일한 영역에 매초 100개 이상의 광자를 펌핑하는 LuxSit-i를 발견했습니다. 새로운 효소는 또한 천연 루시퍼라제를 능가하여 플로리다의 따뜻한 해변의 빛나는 해변에서 빛나는 종인 바다 팬지의 자연 발생 루시퍼라제보다 세포를 40% 더 밝게 빛나게 했습니다.
천연 제품에 비해 LuxSit-i는 다른 기질에 비해 50배 선택성으로 기질 분자인 DTZ를 표적으로 삼는 ” 절묘한 ” 능력도 갖고 있습니다. 이는 이 효소가 다른 루시퍼라제와 잘 작용하여 연구자들이 세포 내부의 여러 사건을 동시에 모니터링할 수 있음을 의미합니다. 개념 증명에서 팀은 LuxSit-i와 다른 루시퍼라제 효소를 사용하여 신진 대사, 암 및 면역 체계 기능과 관련된 두 가지 중요한 세포 경로를 추적하여 이를 입증했습니다. 각 효소는 기질에 달라붙어 서로 다른 색의 빛을 발산합니다.
전반적으로, 이 연구는 기존 생화학적 과정을 변경하고 잠재적으로 합성 생명을 설계하는 AI의 힘을 더욱 보여줍니다. 추가적이거나 더 효율적인 능력을 가진 효소를 찾는 것이 처음은 아닙니다. 2018년에 프린스턴의 한 팀은 각 “핫스팟” 아미노산을 한 번에 실험적으로 돌연변이시켜 새로운 효소를 설계했습니다. 이는 지루한 시도였지만 보람있는 시도였습니다. 플래시 포워드와 딥 러닝은 기침을 통해 전체 디자인 프로세스를 촉진합니다.
연구 저자인 Andy Hsien-Wei Yeh 박사는 “이 획기적인 발전은 원칙적으로 거의 모든 화학 반응에 대한 맞춤형 효소를 설계할 수 있음을 의미합니다.”라고 말했습니다.
이미지 출처: Pixabay 의 Joshua Woroniecki
