국내외 과학기술 정책에 대한 간략한 정보
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인공지능으로 펩타이드 발굴, 시간·비용 효율 높인다 원문보기 1
- 국가 한국
- 생성기관 환경부
- 주제분류 핵심R&D분야
- 원문발표일 2022-11-23
- 등록일 2022-12-09
- 권호 228
○ 환경부 소속 국립생물자원관은 최근 동국대(성정석 교수팀, 장원희 교수팀) 연구진과 새로운 항균 펩타이드*를 발굴할 수 있는 인공지능 딥러닝** 기반 예측 모델을 개발
* peptide: 아미노산이 연결된 작은 단백질로 다양한 구조와 기능을 가짐
** Deep Learning: 다량의 데이터나 복잡한 자료들 속에서 핵심적인 내용 또는 기능을 요약하는 작업을 수행할 수 있는 기계학습
○ 인공지능 기반 예측 연구를 통해 복잡한 실험과정을 거치지 않고도 컴퓨터 예측을 통해 자생 거미 독샘에서 유래한 신규 항균 펩타이드를 발굴하는 데 성공
- 항균 실험에서 일반적으로 사용되는 다섯 종의 세균에 대해 펩타이드 서열만으로도 항균 기능성을 예측할 수 있는 ‘다중 작업 학습’ 기반의 항균 기능성 펩타이드 탐색 모델’을 개발
- 학습된 모델을 이용하여 자생 거미인 별늑대거미의 독샘 전사체*로부터 두 가지 신규 항균 펩타이드를 발굴하고 실험으로 항균 기능성을 검증하여 추후 의약품으로 활용될 가능성을 제시
○ 이번 인공지능 기반 예측 연구는 기존에 많은 시간과 비용 소비에 대한 한계를 극복하고 자생생물에서 유래한 기능성 후보물질 개발 과정의 효율을 높일 수 있음
* peptide: 아미노산이 연결된 작은 단백질로 다양한 구조와 기능을 가짐
** Deep Learning: 다량의 데이터나 복잡한 자료들 속에서 핵심적인 내용 또는 기능을 요약하는 작업을 수행할 수 있는 기계학습
○ 인공지능 기반 예측 연구를 통해 복잡한 실험과정을 거치지 않고도 컴퓨터 예측을 통해 자생 거미 독샘에서 유래한 신규 항균 펩타이드를 발굴하는 데 성공
- 항균 실험에서 일반적으로 사용되는 다섯 종의 세균에 대해 펩타이드 서열만으로도 항균 기능성을 예측할 수 있는 ‘다중 작업 학습’ 기반의 항균 기능성 펩타이드 탐색 모델’을 개발
- 학습된 모델을 이용하여 자생 거미인 별늑대거미의 독샘 전사체*로부터 두 가지 신규 항균 펩타이드를 발굴하고 실험으로 항균 기능성을 검증하여 추후 의약품으로 활용될 가능성을 제시
○ 이번 인공지능 기반 예측 연구는 기존에 많은 시간과 비용 소비에 대한 한계를 극복하고 자생생물에서 유래한 기능성 후보물질 개발 과정의 효율을 높일 수 있음
