단백질 기능정보인 세포 내 위치정보를 자동으로 예측할 수 있는 새로운 기술이 국내 연구자에 의해 개발됐다.

아주의대 의료정보학과 이기영 교수(제1저자 및 책임 저자)가 미국 샌디에이고 캘리포니아대학교 트레이 아이데커 교수팀, 유럽생물정보학연구소 등은 단백질 상호작용 네트워크를 이용해 단백질의 위치정보를 정확히 예측할 수 있는 기법을 개발했다고 최근 밝혔다.

현재 사용하는 단백질의 기능 예측기법은 이미 알려진 개별 단백질의 서열 및 구조정보 등을 이용하여 예측하는 것이었으나, 이번에 연구한 새 기법은 단백질의 상호작용 네트워크 상의 이웃 정보를 이용해 특징을 효과적으로 자동 추출하는 방식을 사용하는 것으로 기존 연구에 비해 정확도가 크게 향상됐다.

개발된 기법을 인간의 단백질, 아기장대(Arabidopsis thaliana, 현대 식물학에서 모델 식물로 널리 사용됨) 등에 응용하여 단백질 상호작용 네트워크의 특성을 밝히고 기존에 밝혀지지 않은 단백질의 후보 위치정보를 1만8천여 개 이상 밝혀냈다.

이번 연구는 식약청 그린독성 평가기술 개발사업 및 아주의대의 BK사업의 일환으로 진행한 것으로 'lant Cell'4월호 인쇄판에 앞서 온라인판에 게재됐다.

한편 이기영 교수는 인간의 다양한 질병과 밀접한 관련이 되어있다고 알려진 섬모의 형성 과정에 관여하는 유전자의 기능을 밝히는 연구에도 공동연구자로 참여하여 세계적 과학저널인 'ature지' 4월 15일자에 게재됐다.

이 교수는 “개발한 기술을 암 및 줄기세포에 응용하여 특정 질병 및 세포분화에 따른 단백질의 동적 기능을 예측하는 데에서 좋은 성능을 보이고 있다”며 “관련 기술이 질병의 진단 치료 및 줄기세포 분화의 핵심 원천기술이 될 수 있다"고 말했다.