국내 교수팀이 코로나바이러스 치료제 개발에 핵심적인 역할을 하는 펩타이드(peptide) 치료제의 데이터 분석 틀(프레임워크, Framework)을 구축했다.
이번 연구는 코로나바이러스 치료제 개발에 필수적이고 표준적인 데이터 분석 틀과 기능을 구축한 것으로, 이를 필요로 하는 많은 연구자들에게 도움이 될 것으로 보인다.

아주대학교 의과대학 발라찬드란 마나발란(Balachandran Manavalan) 연구조교수(생리학교실)와 이광 교수(생리학교실·분자과학기술학과)는 코로나바이러스 치료제로 단백질 구성요소인 소수의 아미노산으로 연결된 펩타이드를 인공지능의 기계학습(Machine Learning)을 통해 프레임워크를 구축했다고 밝혔다.

현재 코로나바이러스는 주로 면역요법 및 백신을 위주로 치료하고 있으며, 치료제는 ▲항바이러스제인 Remdesivir ▲항구충제인 Ivermectin ▲스테로이드인 Dexamethasone 등으로 개발되고 있다.
하지만 아직 코로나바이러스를 표적으로 하는 펩타이드 치료제 개발 수준이 미미한 실정에서 이번에 발표된 연구결과는 더욱 주목된다.

교수팀은 “이번 프레임워크는 코로나바이러스에 대한 항바이러스 펩타이드와 염증반응을 조절하는 대표적인 물질인 인터루킨-6(interleukin-6, IL-6) 유도 펩타이드의 예측 핵심 알고리즘, 기능 인코딩 체계, 성능 측면에서 최신의 펩타이드 정보 등을 종합적으로 평가해 개발한 것으로, 핵심 기반을 구축했다는데 의의가 있다”고 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 있고, 적은 양으로 약리 효과와 활성이 있은 후 생체내에서 분해되어 부작용이 매우 적어서, 앞으로 코로나바이러스 치료제 개발에 새로운 전기가 될 것으로 기대된다. 

이번 연구는 과학기술정보통신부의 한국연구재단 중견연구사업과 기초연구실지원사업 등의 지원으로 수행됐다.
이번 연구결과는 최근 computational biology(생명정보학) 분야에서 세계적 권위의 국제학술지 Briefings in Bioinformatics(IF: 11.622)에 ‘Comparative analysis of machine learning-based approaches for identifying therapeutic peptides targeting SARS-CoV-2(SARS-CoV-2 표적 치료 펩타이드 식별을 위한 기계학습 기반 접근법의 비교 분석)’이란 제목으로 게재됐다.

한편 Balachandran Manavalan 연구조교수는 펩타이드 기반 약물 설계에 대한 다양한 기계학습 분야 전문가로 여러 우수한 논문을 발표하며 Bioinformatics(바이오인포매틱스, 생물정보학) 분야 상위 2%에 해당하는 연구자로 선정된 세계적인 석학이다.
[메디컬월드뉴스 김영신 기자]

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