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단백질 상호작용을 예측하는 알고리즘
분류 기술동향 > 생명과학 > 단백질체연구
출처 농업생명공학연구원 조회 3346
자료발간일 2005-02-14 등록일 2002-11-29
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출처: 농업생명공학연구원
단백질 상호작용을 예측하는 알고리즘
 
 
구조가 밝혀지지 않은 단백질간의 상호작용을 예측할 수 있는 기대할만한 새로운 알고리즘이 Buffalo University의 저명한 교수이자, Buffalo Center of Excellence in Bioinformatics의 팀장인 Jeffrey Skolnick 박사에 의해 개발되었다. 이 연구는 Proteins 저널의 today's(2002년 11월 15일) issue에 발표되었다.

MULTIPROSPECTOR라고 불리는 이 새로운 알고리즘은, 단백질 분자간 상호작용 예측을 새로운 차원으로 발전시켰는데, 즉, 분자구조에 대한 정보가 거의 없는 단백질들에 대해서 단백질-단백질 복합체의 3차원 모델을 제공하고 상호작용하는 아미노산 잔기들을 찾아준다.

Skolnick 박사에 따르면, 이 새로운 방법으로 구조 유전체학은 효과적인 신약을 개발하는데 있어 단백질과 유전자에 대한 자세한 정보를 이용한다는 궁극적인 목표에 중요한 한발을 내디딘 것이라고 했으며, 최종 목표는 약이 어떻게 나에게 영향을 주는지 또는 당신에게는 어떤 영향을 주는 지에 대한 이해를 기초로 하는 개인별로 차별화된 맞춤의약을 개발하는 것이라고 말했다.

그는 또한 이 논문을 통해 전체 시스템이 어떻게 작동하는지, 시스템 생물학이 무엇인지, 포스트-지노믹스의 주요 변화는 무엇인지 등을 알 수 있다고 강조했다.

Skolnick 박사에 따르면, 상호작용하는 단백질 복합체는 잠재적인 신약 개발을 위한 흥미있는 목표를 제공한다며, 현재는 단백질 상호작용을 저해하는 약이 거의 존재하지 않는다. 대부분은 하나의 분자에 작용하는 것뿐이다라고 말한다.

그러나 그는 과학자들이 작성한 데이터에서 나온 단백질 구조 라이브러리, 즉 Protein Data Bank가 분리된 분자들에 대한 정보뿐만 아니라 많은 경우 두 개 이상의 단백질 화합물 구조에 대한 정보도 포함한다고 강조하였다.

많은 세포내 신호전달은 단백질들 간의 상호작용에 의해 매개되며, 상호작용하는 단백질들을 정확히 알고 싶다. 종종 한 단백질의 기능이 그것과 상호작용하는 다른 단백질을 연구함으로써 추론될 수 있다고 그는 말한다.

Skolnick는 아마도 수백만의 단백질 분자간 상호작용이 있을 것이며, 이는 풀기 힘든 문제일 수도 있다고 말했다. 그러나 그는 생화학적 경로 내에서의 단백질의 역할을 밝히기 위해 상호작용하는 부위를 정확히 찾아낼 수 있는 컴퓨터적 방법을 이용하면 이 과정이 매우 가속화된다고 말했다. 이 점이 방법들의 목표이며, 슈퍼컴퓨터를 이용하여 어떻게 경로가 함께 조화되는지, 효소들이 어떻게 작은 분자와 상호작용하고, 세포내의 단계적 과정에서 어떤 역할을 하는지를 볼 수 있게 되었다.라고 그는 말했다.

이 논문은 구조 유전체학의 모델 미생물인 효모의 수천개 단백질들에서 MULTIPROSPECTOR가 어떻게 단백질 분자간 상호작용을 정확히 예측할 수 있는지를 설명한다.

Skolnick 박사 팀은, 알려진 여러 가지 단백질 구조 라이브러리에 아미노산 서열을 맞춰보는 스레딩(threading) 방법*으로 문제에 접근하였다.

그러나 그들은 이 스레딩 과정에서 한 단계 더 나아가, 아미노산 서열을 맞춘 후에 두 단백질에 대한 2차 스레딩을 수행한다. 이 때 두 단백질 분자간 표면 에너지를 계산함으로써 상호작용의 안정성과 확률을 나타내준다.

우리는 종종 상호작용 안정성을 평가하는데 잘 적용되는 민감한 계면 포텐셜을 찾아내었다고 Skolnick 박사는 말한다.

그는 단백질들의 상호작용을 예측하는 것은 유전자형(유전적으로 무엇이 일어나고 있는가)이 표현형(임상적으로 무엇이 일어나고 있는가, 가령, 특정 세포내 경로에서 특이적인 단백질 구조의 생리적인 발현이 무엇인가 등)과 연결되는 점에 도달하는 부가적이고 중요한 도구를 과학자들에게 부여한다고 설명했다.

* 스레딩방법 : 분자구조가 밝혀지지 않은 단백질 구조의 아미노산 서열을 가지고 기존의 3차원 구조를 기반으로 한 모델을 컴퓨터로 빠르게 계산하여 각각의 주형 모델에 미지의 아미노산이 얼마나 잘 들어맞는지를 측정해 이 모델이 얼마나 잘 만들어진 모델인지를 평가하는 방법이다.
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