질병관련 단백질 인산화부위 예측도구 개발

과학기술혁신본부 고인송 연구관, 국제학술지 최우수 논문상

질병의 발생과 치료에 결정적 역할을 하는 단백질의 인산화 부위를 인공지능 기법으로 예측하는 도구가 개발되어 국제학술지 최우수 논문상을 수상하여 주목을 끌었다.
 



과학기술혁신본부(본부장 임상규)의 고인송 연구관은 질병관리본부에서 2004년도 최우수 국제학술지 논문발표상을 17일 수상했다.
 고인송 연구관이 발표한 논문은 'Prediction of phosphorylation sites using SVMs'으로 옥스퍼드대학출판부의 생물정보학 분야 세계 최고의 학술지인 Bioinformatics지(SCI impact factor=6.7) 2004년 11월호에 게재됐다.


 
고 연구관은 “생화학반응이란 것은 보통 여러 가지 단백질의 단계적이고 연속적인 반응으로 일어나는 것인데, 특히 단백질의 인산화반응은 단백질에서 20종의 아미노산이 조합하여 특정한 서열을 이루면 그 부위에서 인산화가 일어나, 스위치의 On-Off 기능과 같이 기능하지 않고 있는 단백질을 생화학반응에 참여하도록 활성화 시키는 것”이라고 밝혔다. 다시 말해서 “단백질이 Off 상태에 있다가 인산화되면 On상태로 되므로, 단백질의 어느 부위가 인산화 반응이 일어나는 부위인지를 알아내면 그 정보를 이용하여 생화학 반응을 발생 또는 억제시킬 수 있다”는 설명이다.
 
그는 “이로 인해 질병의 발병기전도 일부 설명할 수 있다”며 “따라서 인산화 부위를 알아내는 것이 매우 중요하다”고 말하고 “일정한 규칙이 있으면 쉽게 알아낼 수 있으나, 단백질에서 인산화 반응이 일어나는 부위의 아미노산 서열은 간단히 표현할 수 있는 규칙은 없는 것처럼 보인다”고 지적했다.
 
따라서 “기존에 실험적으로 밝혀져 있는 인산화부위의 아미노산 서열을 토대로 막연히 인산화 부위를 예측하는 것은 매우 어렵다”며 이번 연구는 “기존에 실험적으로 증명된 인산화 부위의 아미노산 서열을 데이터베이스로 만들고, 인산화 부위가 되기 위한 어느 정도의 아미노산 서열 규칙성이 있을 것이라는 추측 아래 SVM이라는 인공신경망을 만들어 학습하도록 만들어 이를 통해 학습하지 않은 새로운 아미노산 서열이 인산화부위인지 아닌지를 어느 정도 추측할 수 있어 연구의 효율을 매우 높일 수 있게 되었다”고 밝혔다.
 
고 연구관은 “예측을 통해 단백질의 어떤 아미노산 서열 부위가 인산화할지 모른다는 가능성을 연구자들이 직접 실험을 통해 확인할 수 있다”며 “이 연구는 연구자들에게 인산화 후보부위를 제시할 수 있어 실험적 증명의 시간과 비용을 절약할 수 있게 된 것에 큰 의의를 갖는다”고 덧붙였다.
 
과학기술혁신본부 고인송 연구관은 고려대학교 의과대학에서 의학사·의학박사와 미국 보스턴 대학 뇌공학석사 학위 및 뇌과학 박사과정을 수료하였다. 97년 이후 국립보건원 연구관, 고려의대 연구교수, 감사원 BT/IT 분야 차출감사관 등을 두루 거친 특이한 경력의 소유자로 그동안 BT와 IT분야 양쪽을 모두를 섭렵하고, 최근에는 그 융합분야인 수리신경과학, 생명의료정보학, 생리체학 등의 연구를 해왔다. 과학기술혁신본부에는 지난해 11월부터 동참하여 과학기술혁신으로 우리나라를 발전시키겠다는 사명감을 가지고 과학기술정책연구라는 새로운 영역에서 일하고 있다.
 
박지은 기자 ([e-mail])2005-01-24