▲ A. AI 활용 화합물 결합 단백질 설계 방법 개요. B. 코티솔 센서 단백질 설계 방법과 결과. C. 저분자화합물 6종에 대한 신규 결합 단백질 설계와 결합력 검증 결과.(그림 및 설명=KAIST)  © 특허뉴스

인공지능(AI)을 활용해 원하는 화합물을 정밀하게 인식하는 ‘맞춤형 단백질’을 처음부터 설계하고, 이를 실제 바이오센서로 구현하는 데 국내 연구진이 성공했다. 단백질 설계 분야의 오랜 난제로 꼽혀온 ‘저분자 인식’ 문제를 돌파한 성과로, 신약 개발과 질병 진단 기술의 패러다임 전환이 기대된다.

KAIST는 생명과학과 이규리 교수가 2024년 노벨화학상 수상자인 데이비드 베이커(David Baker) 교수와의 공동연구를 통해 AI 기반 단백질 설계 기술을 구현했다고 밝혔다. 이번 연구는 과학기술정보통신부 이노코어(InnoCORE) 사업의 지원 아래 진행됐으며, 성과는 국제학술지 Nature Communications에 3월 28일 게재됐다.

이번 연구의 핵심은 자연 단백질을 변형하는 기존 방식에서 벗어나, 특정 기능을 수행하는 단백질을 ‘제로(De novo)’부터 설계했다는 점이다. 연구진은 AI 모델을 활용해 단백질과 화합물 간 결합 구조를 원자 단위로 정밀 설계하고, 실제 실험을 통해 기능을 검증하는 데 성공했다.

특히 스트레스 호르몬인 코티솔(cortisol)을 선택적으로 인식하는 단백질을 설계하고, 이를 기반으로 작동하는 바이오센서를 구현했다. 이는 단순 설계를 넘어 실제 측정 가능한 센서 기술로 이어졌다는 점에서, 단백질 설계 연구의 중요한 전환점으로 평가된다.

연구팀은 코티솔을 포함해 대사물질과 저분자 약물 등 총 6종의 화합물을 대상으로 인공 결합 단백질을 설계했으며, 이들 모두에서 기능적 결합이 확인됐다. 특히 화학 유도 이합체(chemical-induced dimer) 구조를 활용해 센서 신호를 구현하는 데 성공하면서, 실용적 활용 가능성을 입증했다.

그동안 저분자 화합물을 인식하는 단백질 설계는 복잡한 분자 구조와 미세한 상호작용으로 인해 매우 어려운 영역으로 여겨져 왔다. 이번 연구는 AI를 통해 이러한 난제를 해결하고, 설계-검증-응용까지 이어지는 ‘완전한 설계 사이클’을 구현했다는 점에서 의미가 크다.

해당 기술은 향후 질병 진단, 신약 개발, 환경 모니터링 등 다양한 분야로 확장될 수 있다. 혈액 내 바이오마커를 정밀하게 감지해 조기 진단을 가능하게 하고, 특정 분자를 타겟으로 하는 치료제 개발에도 활용될 수 있다. 또한 환경 오염 물질을 실시간으로 감지하는 맞춤형 센서 개발에도 응용이 기대된다.

이규리 교수는 “AI를 활용해 특정 화합물을 정밀하게 인식하는 단백질을 설계할 수 있음을 실험적으로 입증했다”며 “향후 다양한 바이오·의약 분야로 기술을 확장해 나갈 것”이라고 밝혔다.

이번 연구는 KAIST 생명과학과 이규리 교수가 제1저자로, David Baker 교수가 교신저자로 참여했으며, 논문명은 Small-molecule binding and sensing with a designed protein family이다.     

이규리 교수는 2025년 2월 KAIST에 부임한 신임 교수로, 단백질 디자인 연구실을 이끌며 원자 단위의 정밀 단백질 복합체 설계 분야에서 세계적 전문성을 보유하고 있다. AI 기반 단백질 설계와 인공 효소 개발, RNA 인식 단백질 연구 등 다양한 분야에서 연구를 수행하고 있으며, InnoCORE 사업의 AI-CRED 혁신신약 연구단 멘토로 참여해 효소 및 펩타이드 기반 신약 설계 연구를 진행 중이다.

이 교수는 2018년부터 2024년까지 미국 워싱턴대학교와 하워드 휴즈 의학연구소(HHMI) 소속 데이비드 베이커 교수 연구실에서 박사후연구원 및 Staff Scientist로 활동하며 단백질 설계 연구를 수행했다. 베이커 교수는 단백질 구조 예측 및 설계 분야의 세계적 석학으로, 2024년 노벨 화학상을 수상한 바 있다.

이도헌 KAIST AI-CRED 혁신신약 연구단장은 “이번 성과는 이노코어 연구진과 글로벌 석학 간 협력을 통해 도출된 의미 있는 결과”라며 “향후에도 박사후연구원 중심의 공동연구를 강화해 AI 신약 개발과 바이오 분야에서 지속적인 혁신을 이어갈 것”이라고 밝혔다.

이광형 KAIST 총장은 “노벨상 수상자와의 협력을 통해 AI 기반 단백질 설계 분야에서 의미 있는 성과를 도출했다”며 “KAIST가 글로벌 연구기관과 함께 혁신 연구를 선도하고 있음을 보여주는 사례”라고 강조했다.

이번 연구는 글로벌 석학과의 협력 속에서 도출된 성과로, KAIST 이노코어 사업이 지향하는 AI 기반 과학기술 혁신의 대표 사례로 평가된다. 업계에서는 이번 기술이 ‘AI 신약 개발 시대’를 앞당기는 핵심 기반 기술로 자리 잡을 것으로 보고 있다.