[헬스코리아뉴스 / 이지혜] 국내 의료진이 코로나바이러스 치료제 개발에 핵심적인 역할을 하는 펩타이드(peptide) 치료제의 데이터 분석 틀을 구축했다.

아주대학교 의과대학 발라찬드란 마나발란(Balachandran Manavalan) 연구조교수(생리학교실)와 분자과학기술학과 이광 교수(생리학교실)는 코로나바이러스 치료제 개발에 필수적이고 표준적인 데이터 분석 틀과 기능을 구축했다. 코로나바이러스 치료제로 단백질 구성요소인 소수의 아미노산으로 연결된 펩타이드를 인공지능의 기계학습(Machine Learning)을 통해 프레임워크를 만든 것이다.

현재 코로나바이러스는 주로 면역요법 및 백신을 위주로 치료하고 있으며, 치료제는 항바이러스제인 Remdesivir 항구충제인 Ivermectin 스테로이드인 Dexamethasone 등으로 개발되고 있다. 아직 코로나바이러스를 표적으로 하는 펩타이드 치료제 개발 수준이 미미한 실정에서 발표된 연구결과이기에 주목 받고 있다.

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 것이다. 연구팀은 핵심 기반을 구축했다는데 의의가 있다고 설명했다.

특히 아미노산을 기반으로 하는 펩타이드 치료제는 현재 항암, 비만, 당뇨 치료제로 각광 받고 있다. 펩타이드 치료제는 기존에 개발된 약제 기반 약물보다 인체 친화적이며, 표적 특이적인 장점이 있다. 적은 양으로 약리 효과와 활성이 있은 후 생체 내에서 분해되어 부작용이 매우 적어, 앞으로 코로나바이러스 치료제 개발에 새로운 전기가 될 것으로 기대된다.

발라찬드란 마나발란 연구조교수는 펩타이드 기반 약물 설계에 대한 다양한 기계학습 분야 전문가로, 여러 우수 논문을 발표하며 Bioinformatics(바이오인포매틱스, 생물정보학) 분야 상위 2%에 해당하는 연구자로 선정됐다.

연구 결과는 국제학술지 Briefings in Bioinformatics(IF: 11.622)에 ’Comparative analysis of machine learning-based approaches for identifying therapeutic peptides targeting SARS-CoV-2(SARS-CoV-2 표적 치료 펩타이드 식별을 위한 기계학습 기반 접근법의 비교 분석)‘라는 제목으로 게재됐다.