자가면역질환은 우리 몸을 지켜주어야 할 면역세포가 오히려 자신의 몸을 공격하는 질병으로, 증상이 매우 다양하게 나타난다.
아주대학교 약학과 서민덕 교수팀은 인공지능(AI)과 천연물 탐색 기술을 결합해 자가면역질환 치료에 활용 가능한 새로운 후보물질을 발굴했다고 밝혔다.
서민덕 교수(약학과·대학원 분자과학기술학과) 연구팀은 건선을 비롯한 자가면역질환의 치료에 활용될 수 있는 새로운 RORγt 억제제 후보물질을 발굴했다.
이번 연구는 아주대 서민덕 교수(약학과·대학원 분자과학기술학과)와 인천대(김병석 교수), 강원대(양희정 교수), 서울대(정연석 교수) 연구팀과의 공동연구로 수행됐다. 인공지능 기반 신약 개발 벤처기업인 바이온사이트(대표 유호진·양희정)가 참여했다.
이번 연구 결과는 ‘머신러닝·가상 스크리닝·생체 내 검증을 활용한 천연 RORγt 억제제 발굴’이라는 제목으로 국제 학술지 <저널 오브 어드밴스드 리서치(Journal of Advanced Research)>에 9월 게재됐다.
RORγt(Retinoic acid receptor-related orphan receptor gamma t)는 면역세포 Th17의 분화와 IL-17 사이토카인 생성을 조절하는 핵심 전사인자로 건선, 루프스, 제1형 당뇨, 류마티스 관절염 같은 자가면역질환의 주요 발병 인자로 알려져 있다.
때문에 RORγt의 기능을 억제하는 약물은 자가면역질환의 치료를 위해 꼭 필요하며, 이미 다수의 제약사가 관심을 갖고 있는 차세대 면역조절 치료 타깃이기도 하다.
아주대 공동 연구팀은 인공지능(AI) 기반 분자 예측 모델과 가상 스크리닝을 활용해 약 20만 종의 천연물 라이브러리를 분석했다.
연구팀은 예측된 상위 후보물질 중 화학계통학 분석을 통해 ‘프로토베르베린 알칼로이드(protoberberine alkaloids)’ 계열 화합물을 최종 선정했으며, 코프티신(coptisine)과 베르베린(berberine)이 RORγt에 직접 결합해 Th17 세포의 분화와 염증 유발 기능을 억제한다는 것을 단백질-천연물 결합, 분자 도킹 연구(docking study), 마우스 모델 등을 통해 규명했다.
서민덕 교수는 앞으로도 지속적인 공동 연구를 통해 ▲AI 기반 신규 타깃 발굴 ▲단백질-화합물 구조 규명 및 구조 기반 신약 개발 등의 연구를 수행할 계획이라고 밝혔다.
글. 우정남 기자 insight1592@gmail.com