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단백질 진화 비밀 밝힌다…구조 분석 속도 1천배 혁신

국내 연구팀이 단백질에 기능을 부여하는 구조의 진화 과정을 규명할 수 있는 초고속 분석 플랫폼을 개발했다. 수십억 년에 걸친 진화를 추적해 단백질에 기반한 질병 원인을 밝히는 데 활용될 것으로 기대된다. 과학기술정보통신부는 마틴 슈타이네거 서울대 생명과학부 교수 연구팀이 대규모 단백질 구조 빅데이터를 기반으로 한 초고속 다중정렬 분석 기술 '폴드메이슨'(FoldMason)을 개발해 최고 권위 국제학술지 '사이언스'에 30일 발표했다고 밝혔다. 단백질은 아미노산 서열이 복잡하게 접힌 3차원 구조를 통해 생물학적 기능을 수행하기 때문에 단백질 구조 진화 과정을 이해하면 질병 원인을 밝히고 새 치료법을 찾는 데 활용될 것으로 기대받고 있다. 이런 기대감에 따라 최근 AI 기술 발전과 함께 방대한 단백질 구조 데이터가 쏟아지고 있지만, 문제는 이를 분석하는 기술이 연산 속도가 떨어지고 확장성도 부족해 이를 받치지 못해온 것이다. 특히 단백질 비교 분석에서 아미노산 서열 유사도가 매우 낮아 기존 서열 기반 방법으로 상동성이나 진화 관계를 판단하기 어려운 이른바 '트와일라이트 존'은 기존 방식으로 접근하기 어려워 단백질 진화 과정을 규명하는 데 걸림돌이 되어 왔다. 슈

인간의 수명은 타고난다?…"유전적 요인 영향 최대 55%"

사고나 감염병 같은 외부 요인으로 인한 사망의 영향을 제거할 경우 유전적 요인이 사람의 자연 수명에 미치는 영향이 최대 55%에 이른다는 연구 결과가 나왔다. 이스라엘 바이츠만 연구소 우리 알론 교수팀은 30일 과학 저널 사이언스(Science)에서 수학적 모델과 인간 사망률 시뮬레이션, 대규모 쌍둥이 코호트 자료 등을 활용해 유전 등 내인성 사인과 사고 등 외인성 사인을 분리해 분석한 결과 유전적 요인의 영향이 수명 결정에서 약 50~55%를 차 지하는 것으로 나타났다고 밝혔다. 연구팀은 외부 원인에 의한 사망을 적절히 보정하고 나면 인간 수명에 대한 유전적 요인의 기여는 약 55%까지 급격히 증가한다며 유전적 요인의 영향에 관한 기존 연구 추정치의 두 배가 넘는 수준이라고 말했다. 인간 수명에 대한 유전적 요인의 영향을 규명하는 것은 노화 연구의 핵심 질문이지만 장수에 대한 유전적 영향을 측정하는 것은 어려운 과제로 남아 있다. 수명과 관련된 일부 유전자가 확인되기는 했지만, 질병이나 생활환경 같은 외부 환경 요인은 개인이 얼마나 오래 사는지에 매우 큰 영향을 미치며, 수명에 대한 유전적 요인의 영향을 가리거나 혼동시키는 역할을 하기도 한다. 연구팀은 특




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