우리대학 윤태영 물리학과 교수 주도하에 생체막 단백질인 시냅토태그민1(Synaptotagmin1)이 신경세포 통신을 능동적으로 제어한다는 사실을 세계 최초로 규명하였다.
시냅토태그민1은 신경전달물질 분출을 조절하는 양대 핵심 단백질로서, 지금까지 학계는 단순히 칼슘 이온이 유입되면 시냅토태크민1이 신경전달물질을 분출하는 것으로 추정해 왔지만, 명확히 그 기능을 밝혀내지 못했다.
△카이스트 윤태영 물리학과 교수, △이한기 박사 △신연균 교수(포항공대, 아이오와주립대) △권대혁 교수(성균관대) △현창봉 교수 (고등과학원) 등이 참여한 이번 연구는 교육과학기술부(장관 안병만)와 한국연구재단(이사장 박찬모)이 추진하는 ‘기초연구실육성사업(BRL)"과 ‘세계 수준의 연구중심대학(WCU)육성사업’의 지원을 받아 수행되었고, 연구결과는 세계 최고 권위의 과학저널인 ‘사이언스(Science)’誌 5월 7일자에 게재된다. 이번 연구결과는 젊은 국내 토종박사들이 주축이 되어 불굴의 도전정신으로 일궈낸 값진 연구성과이다.
총 9명으로 구성된 연구팀에서 8명이 국내 연구자들로, 이중 7명이 만 40세를 넘지 않은 신진 연구자이다.
특히 연구를 주도한 윤태영 교수는 만 34세로 2004년 서울대에서, 이한기 박사는 만 33세로 명지대에서, 권대혁 교수는 만 38세로 서울대에서 박사학위를 받은 토종박사들이다.
또한 이번 연구성과는 정부의 대표적인 연구지원사업(BRL)과 인력 양성사업(WCU)의 지원을 받아 시너지 효과를 발휘하여, 세계 최고의 과학저널에 발표했다는 점에서 의의가 있다.
[그림1. 신경전달물질 분출에 있어서 시냅토태그민1의 동적제어 스위치 모델]
윤태영 교수 연구팀은 시냅토태그민1이 신경세포 통신의 강약을 자유자재로 제어하는 스위치 역할을 한다는 새로운 사실을 밝혀냈다.
연구팀은 신경세포 내에 적정농도(10μmol/L, 1리터당 10마이크로 몰)의 칼슘 이온이 유입되면 시냅토태그민1은 신경전달물질을 빠르게 분출하지만, 적정농도 이상의 칼슘이 유입되면 오히려 그 기능이 감소된다는 사실을 최초로 확인하였다. 이것은 시냅토태그민1이 신경세포에서 나오는 칼슘 농도에 따라 다양하게 반응한다는 사실을 의미하는 것으로, 시냅토태그민1이 신경세포 통신의 강약을 자유자재로 제어할 수 있다는 사실을 새롭게 규명한 것이다.
윤태영 교수팀의 이번 연구는 지난 10년간 학계의 풀리지 않은 수수께끼인 시냅토태그민1의 기능에 대한 명쾌한 해답을 제시하였다. 이번 연구는 낮은 농도의 칼슘에서 시냅토태그민1이 가장 활발히 활동한다는 사실을 최초로 발견하여, 기존 연구가 밝히지 못한 시냅토태그민1의 기능을 정확히 설명하였다.
특히 연구팀은 시냅토태그민1을 생체막으로부터 분리하면, 제어 스위치 기능이 상실된다는 사실도 확인하여, 시냅토태그민1의 생체막 부착 여부가 그 기능에 핵심인 것을 밝혀냈다.
또한 윤 교수팀은 차세대 신약개발의 주요 타깃인 생체막 단백질의 기능을 분자수준에서 관찰할 수 있는 신기술을 개발하는데 성공하였다.
생체막 단백질은 물질 수송 등 세포내 필수적인 역할을 하는데, 암, 당뇨, 비만 등 각종 질병과 밀접하게 관련되어 있어, 차세대 신약개발 표적 단백질의 최대 70%를 차지하는 것으로 알려져 있다.
연구팀은 ‘단소포체 형광 기법(single-vesicle fluorescence detection)’을 개발하는데 성공하여, 생체막 단백질의 기능을 단분자 혹은 수개 분자 수준에서 관찰할 수 있는 세계 최고 수준의 기술을 보유하게 되었다.
[그림2. 단소포체 형광기법]
윤 교수는 “이번 연구결과는 지난 10년간 학계가 밝혀내지 못한 시냅토태그민1의 기능을 명쾌히 밝혀내고, 복잡한 생체막 단백질의 기능을 분자수준에서 관찰할 수 있는 신기술을 개발한 것이다. 이번 연구로 생체막 단백질을 활용하여, 암, 당뇨, 비만 등 현대인의 질병에 대한 신약을 개발할 수 있는 가능성을 열었다“라고 연구 의의를 밝혔다.
우리 대학 연구진이 물리화학적 아이디어를 인공지능 딥러닝에 접목해 기존의 방법보다 일반화 성능이 높은 단백질-리간드 상호작용 예측 모델을 개발했다. 리간드란 수용체와 같은 큰 생체 분자에 특이적으로 결합하는 물질을 말하며, 생체 내의 중요한 요소이자 의약품의 개발 등에 큰 역할을 한다. 화학과 김우연 교수 연구팀이 교원창업 인공지능 신약 개발 스타트업 HITS 연구진과 함께 물리 기반 삼차원 그래프 심층 신경망을 이용해 일반화 성능을 높인 단백질-리간드 상호작용 예측 모델을 개발했다고 17일 밝혔다. 약물 후보 분자를 발굴하기 위해서 타깃 단백질과 강하게 결합하는 리간드를 찾는 것이 중요하다. 하지만 유효 물질을 찾기 위해 수백만에서 수천만 개의 무작위 리간드 라이브러리를 대상으로 실험 전수 조사를 수행하는 것은 천문학적인 시간과 비용이 필요하다. 이러한 시간과 비용을 절감하기 위해 최근 단백질-리간드 상호작용 예측에 기반한 가상탐색(virtual screening)
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2021-09-07