[라포르시안] 국내 의료진이 코로나 바이러스 치료제 개발에 핵심적인 역할을 하는 펩타이드(peptide) 치료제의 데이터 분석 틀을 구축했다.
아주대의대 생리학교실 발라찬드란 마나발란(Balachandran Manavalan) 연구조교수와 이광 교수는 코로나 바이러스 치료제로 단백질 구성 요소인 소수의 아미노산으로 연결된 펩타이드를 인공지능의 기계학습(Machine Learning)을 통해 프레임워크를 구축했다고 25일 밝혔다.
연구팀은 이번 프레임워크는 코로나 바이러스에 대한 항바이러스 펩타이드와 염증반응을 조절하는 대표적인 물질인 인터루킨-6 유도 펩타이드의 예측 핵심 알고리즘, 기능 인코딩 체계, 성능 측면에서 최신의 펩타이드 정보 등을 종합적으로 평가해 개발한 것으로, 핵심 기반을 구축했다는데 의의가 있다고 설명했다.
특히 아미노산을 기반으로 하는 펩타이드 치료제는 현재 항암, 비만, 당뇨 치료제로 각광을 받고 있다.
펩타이드 치료제는 기존에 개발된 약제 기반 약물보다 인체 친화적이며, 표적 특이적인 장점이 있다. 또 적은 양으로 약리 효과와 활성이 있은 후 생체내에서 분해돼 부작용이 매우 적어서 앞으로 코로나바이러스 치료제 개발에 새로운 전기가 될 것으로 기대된다.
B발라찬드란 마나발란 연구조교수는 펩타이드 기반 약물 설계에 대한 다양한 기계학습 분야 전문가로, 여러 우수한 논문을 발표하며 바이오인포매틱스(생물정보학) 분야 상위 2%에 해당하는 연구자로 선정된 세계적인 석학이다.
이번 연구결과는 최근 생명정보학 분야 국제학술지 Briefings in Bioinformatic에 'SARS-CoV-2 표적 치료 펩타이드 식별을 위한 기계학습 기반 접근법의 비교 분석'이란 제목으로 실렸다.