국내 의료진이 코로나바이러스 치료제 개발에 핵심적인 역할을 하는 펩타이드(peptide) 치료제의 데이터 분석 프레임워크를 구축했다.

아주대학교 의과대학 발라찬드란 마나발란(Balachandran Manavalan) 생리학교실 연구조교수와 생리학교실·분자과학기술학과의 이광 교수는 코로나바이러스 치료제로 단백질 구성요소인 소수의 아미노산으로 연결된 펩타이드를 인공지능 기계학습을 통해 프레임워크를 구축했다고 밝혔다.

이번 연구는 기존의 면역요법을 근간으로 한 백신 위주 치료에서 코로나바이러스를 표적으로 하는 펩타이드 치료제 개발을 위한 필수적이고 표준적인 데이터 분석 틀과 기능을 구축한 것이어서 의미가 크다.

현재 코로나바이러스는 주로 면역요법 및 백신을 위주로 치료하고 있으며, 치료제는 △ 항바이러스제인 렘데시비르(Remdesivir) △ 항구충제인 이버멕틴(Ivermectin) △ 스테로이드제인 덱사메타손(Dexamethasone) 등으로 개발되고 있으나, 아직 코로나바이러스를 표적으로 하는 펩타이드 치료제 개발 수준이 미미한 실정이다.

연구팀은 이번 프레임워크는 코로나바이러스에 대한 항바이러스 펩타이드와 염증반응을 조절하는 대표적인 물질인 인터루킨-6(interleukin-6, IL-6) 유도 펩타이드의 예측 핵심 알고리즘, 기능 인코딩 체계, 성능 측면에서 최신의 펩타이드 정보 등을 종합적으로 평가해 개발한 것으로, 핵심 기반을 구축했다는데 의의가 있다고 설명했다.

연구팀은 “아미노산을 기반으로 하는 펩타이드 치료제는 현재 항암, 비만, 당뇨 치료제로 각광을 받고 있는데 기존 개발된 약제 기반 약물보다 인체 친화적이며 표적 특이적인 장점이 있다”며 “적은 양으로 약리 효과 활성 후 생체 내에서 분해돼 부작용이 매우 적어 향후 코로나19 치료제 개발에 새로운 전기가 될 것”이라고 전했다.

이번 연구결과는 생명정보학 분야 국제학술지 'Briefings in Bioinformatics(IF: 11.622)'에 게재됐다.