한국과학기술원(KAIST)은 김상규 생명과학과 교수 연구팀과 황성주 김재철AI대학원 교수팀이 천연물 생합성 경로를 예측하는 딥러닝 모델을 개발하고, 박정빈 부산대 교수 연구팀과 함께 누구나 모델을 활용하도록 인터넷 웹사이트를 구축했다고 14일 밝혔다.
|
식물 천연물 생합성 경로 연구의 첫 단계는 식물이 어떻게 물질을 합성하는지 경로를 역추적(역합성 경로를 제시)하는 것으로 시작된다. 공동연구팀은 딥러닝을 활용해 천연물의 역-생합성 경로를 예측하는 모델을 제시했다. 연구팀은 발전된 역합성 모델과 생화학적 직관을 결합해 천연물 생합성 경로를 예측하는 인공지능 모델을 개발했다.
‘역합성을 읽어내는 모델’이라는 뜻을 담아 ‘리드레트로(READRetro)’라고 지은 이 인공지능 모델은 천연물 역합성을 예측하는 모델 중 최고 수준의 성능을 나타냈다.
김상규 교수는 “식물이 어떻게 복잡한 천연물을 만들 수 있게 되었는지 이해하는 기초 연구에서부터 천연물 기반 의약품을 대량으로 생산하기 위한 합성생물학 연구 등에 활용이 기대된다”며 “추후 합성 경로를 매개하는 효소를 예측하거나 거대 분자의 역합성 예측 정확도를 높이는 연구를 할 계획”이라고 말했다.
연구 결과는 국제 학술지 ‘뉴 파이톨로지스트(New Phytologist)’에 게재됐다.
|