1️⃣ 소개
나를 스터디에 가입하게 만들었던 스터디장님의 강의에서 소개한 알파폴드를 꼭 한번 사용해보고 싶어서 도전해 보았습니다. 제약 바이오 분야 전문가가 아니라서 걱정이 많았는데. 스터디 장님이 공유해주신 자료와 중간에 스터디 멤버 피넛이즈낫피넛 님이 작성해주신 글도 참고하면서 일단 해본다 마인드로 하나하나 진행해 보았습니다.
2️⃣어떤 도구를 사용했고, 어떻게 활용하셨나요?
* 실험 설계 : 클로드 ai 3.5 sonnet
* 단백질 구조 분석 : AlphaFold Server(https://alphafoldserver.com)
* 단백질 시퀀스 : uniprot.org (https://www.uniprot.org)
1) 어떤 단백질로 시작할까?
사실 이 질문 부터 막혔습니다. ㅎㅎㅎ
단백질과 질병의 관계도 익숙하지 않아서, 당황하고 있다가 해본 거 부터 시작하자(?!) 라는
마음으로 이전 사례에도 언급했던 만성 3대 질환중 고혈압의 유전을 막는 단백질이 있을까?로 시작했습니다.
2) 실험 준비
혈압의 유전에 관여하는 단백질을 클로드에게 물어보았습니다.
솔직히 추천해주는 단백질의 이름. 역할 등이 다 낯설어서 결과를 한번 더 쉽게 설명해 달라고 클로드에게 요청했습니다.
고혈압이 유전이 되는 시스템(!) 의 시작인 레닌 이라는 단백질을 타겟으로 하기로 합니다.
3) 레닌의 단백질 구조 분석 (알파폴드로 구현)
uniprot.org 에서 레닌 단백질의 시퀀스를 확인하고 알파폴드 서버에서 구현해보았습니다.
망치 모양이 나왔습니다. 레닌과 망치라니 ..역시 역사도 과학입니다.
클로드에게 결과물을 공유하고 결과물에 대한 의견을 주고 쉽게 설명해 달라는 과정을 꼭 추가하였습니다. 몇 번의 과정을 겪으면서 상황을 좀 더 잘 이해할 수 있었습니다.
그러다가 ...제약 바이오는 모르지만 세계사는 알고 있는 문과는 이런 걸 물었습니다.
그렇습니다. 아니었습니다.
이 후 억제제 후보 물질을 설계, 최적화 과정을 지속적으로 연구한 결과 단백질 구조를 NTSHR 로 변경하고, 여기에 PEG화(Pegylation)를 시도 하는 것까지 도달했습니다.
PEG화(Pegylation)는 알파폴드 만으로는 제약이 있어서 스터디는 여기까지만 진행하는 것으로 마무리 하였습니다.
NTSHR 을 적용한 최종 결과물은 아래와 같습니다. 레닌 단백질의 망치모양과 아주 크게 다른 것 같진 않지만 아래와 같은 내용을 개선한 결과물 입니다. (정확히는 클로드가 그렇다고 합니다..🙄)
N(아스파라진): 중성 아미노산으로 부작용 감소
T(트레오닌): OH기를 통한 수용성 증가, 안정성 향상
S(세린): 수소결합으로 구조 안정화
H(히스티딘): pH 의존적 약물 흡수 조절
R(아르기닌): 레닌 활성 부위와의 결합
3️⃣ 결과와 배운 점
1) 실험 과정 중 단백질 시퀀스 입력이 잘못되어 괴상하고 이상한 결과물들이 나왔었습니다.
저야 지금 알파폴드로 너무 쉽게 이런 저런 시도를 하고 있지만, 만일 실제 실험이었다면 저는 얼마를 ..몇 시간을 쓴 걸까요? 라고 생각하니...ai 가 신약개발을 포함한 바이오 전반에 큰 기여을 하고 있다는 걸 깨달았습니다.
2) 클로드에게 질문하고 그 답을 따르는데 그치지 않고, 이 내용이 맞는지 확인해줘 분석해줘 라고 요청하니 좀 더 명확한 답변을 주는 '기분' 이었습니다. 다만, 제가 제약 바이오 전문가가 아니니 이 대답이 정말 맞을까 라고 확신할 수 없는 포인트는 아쉬웠습니다.
3) 이번 실험은 레닌 단백질을 타겟으로 하는 과정 중에 있지만, 이 후에는 클로드가 알려준 대로 ACE(Angiotensin Converting Enzyme) 와 AT1 수용체를 타겟으로 하는 연구도 해보고 싶습니다.
4) 아무리 인공지능 기술이 발달 했다 하더라도 전문 지식이 필요하다고 느꼈고, 반대로 전문 지식이 있는 사람들이 AI 와 협업할 때 또 어떤 놀라운 결과물이 나올 지에 대해 더 큰 기대를 가지게 되었습니다.
4️⃣ 도움 받은 글
1) 스터디장 님이 알려주는 정보들 (책, 링크 등등)
2) 피넛이즈낫피 님의 알파폴드 활용기
https://www.gpters.org/health/post/new-drug-development-using-AVIqbhMOTVUbACJ
