병원균의 약물표적 예측기술 개발

이상엽 카이스트 교수팀, 가상세포 만들어 병원균 억제 물질 예상…새로운 항생제 가능성 열어

[아시아경제 최장준 기자] 국내 연구진이 병원균의 성장을 막는 약물표적 예측기술을 개발, 새 항생제를 만들 수 있는 길을 열었다.

카이스트는 18일 이상엽 특훈교수팀이 항생제에 내성을 가진 병원성 미생물의 가상세포를 만든 뒤 이를 이용, 병원균 성장을 효과적으로 억제할 수 있는 약물표적을 예측하는 기술을 개발했다고 밝혔다.

이 교수연구팀은 아시네토박터 바우마니의 게놈과 대사특성을 확인키 위해 여러 데이터베이스에 퍼져 있는 생물정보와 문헌정보를 컴퓨터에 입력, 가상세포를 만들었다.

이 가상세포에 필수 대사반응 및 대사산물 분석 등 융합방법론을 적용, 사람들에겐 영향을 미치지 않으면서 병원균 성장만을 막는 약물표적을 예측했다.

약물표적은 병원성 미생물의 성장을 효과적으로 억제하는 단백질 효소 및 그와 관련된 화학물질이다.

이 약물표적은 가상세포를 이루는 대사 유전자, 효소 반응, 신진 대사들의 기능을 짧은 시간 안에 빠짐없이 검토해 예측함으로써 신뢰성을 높였다.

연구 결과는 최근 관심을 끌고 있는 시스템생물학 연구기법을 이용해 처음으로 필수 대사물질을 찾아 약물표적을 예상, 새 항생제 개발 가능성을 열었다는 점에서 높이 평가받고 있다.

또 병원균에 따른 감염 현상과 신약 개발에 크게 이바지할 것으로 기대를 모으고 있다.

이 교수는 “수많은 생물의 게놈정보가 나오고 있지만 실질적으로 쓸 수 있는 정보로 바꾸는 데엔 많은 어려움이 있다”면서 “아시네토박토 바우마니의 게놈정보로부터 의학적으로 실용성 있는 정보를 재생산했다는 점에서 의의가 있다”고 말했다.

그는 이어 “특히 이 병원균의 가상세포 개발은 특정환경에서 필수 유전자나 효소반응에 대한 대량의 새 생물정보를 줄 수 있는 바탕을 마련했다”고 덧붙였다.

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최장준 기자 thispro@asiae.co.kr