인공지능(AI) 기반 단백질 구조 예측 기술이 획기적으로 발전하고 있다. 지난해 노벨 화학상을 받은 알파폴드2에 이어 알파폴드-멀티머까지 등장하면서 단백질 복합체의 구조까지 높은 정확도로 예측할 수 있게 됐다. 수백만개에 달하는 단백질 복합체를 대규모로 분석할 수 있게 되면서, 단백질 복합체를 빠르고 효율적으로 분석하는 도구도 필요해졌다.
마틴 스타이네거(Martin Steinegger) 서울대 교수 연구진과 에마뉘엘 레비(Emmanuel Levy) 스위스 제네바대 교수 연구진은 단백질 복합체의 구조를 빠르게 식별할 수 있는 ‘폴드시크-멀티머(Foldseek-Multimer)’를 개발했다고 6일 밝혔다. 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 메소드(Nature Methods)’에 5일 발표됐다.
폴드시크-멀티머는 단백질 복합체 구조를 겹쳐서 얼마나 비슷한지를 확인한다. 이를 통해 기존 방법보다 1000~1만배 빠른 속도로 수백만 개의 단백질 복합체 데이터베이스에서 유사한 복합체 구조를 식별할 수 있다. 수십억쌍의 단백질 복합체 쌍을 단 11시간 만에 비교하는 데 성공했다.
대부분의 단백질이 복합체로 기능한다는 점을 고려할 때, 단백질 복합체 구조의 비교를 돕는 폴드시크-멀티머는 단백질 상호작용을 비롯해 대사 기능, 구조 기반 신약 개발 등의 분야에 활용될 수 있을 전망이다.
연구진은 “신약 개발 분야에서는 단백질 상호작용의 이해를 심화하고, 단백질 설계를 가속하며, 세포 기능에 대한 새로운 지식을 확장하는 데 기여할 것으로 기대한다”며 “구조 기반 단백질 복합체 분석의 필수적인 도구로 자리 잡을 것”이라고 밝혔다. 이번에 개발한 폴드시크-폴리머는 사용자 친화적인 웹 서버를 통해 제공된다.
참고 자료
Nature Methods(2025), DOI: https://doi.org/10.1038/s41592-025-02593-7
