AI 요약
박테리아는 박테리오파지의 공격에 대항하기 위해 방대한 분자 무기 체계를 보유하고 있으나, 그 상당 부분은 지금까지 '암흑 물질'로 남아 있었습니다. 최근 Science지에 발표된 두 건의 연구에서 연구진은 머신러닝 알고리즘을 활용해 박테리아 게놈을 전수 조사하고, 수십만 개의 새로운 항바이러스 단백질 후보군을 식별하는 데 성공했습니다. 파리 파스퇴르 연구소의 오드 베른하임(Aude Bernheim) 박사팀의 분석에 따르면, 박테리아 게놈의 평균 1.5%가 항바이러스 면역에 할당되어 있으며, 이는 과거 예측치의 3배에 달하는 수치입니다. 특히 새롭게 발견된 단백질 패밀리의 85% 이상이 이전에는 면역과 무관한 것으로 간주되었던 것들입니다. 이번 연구는 과거 CRISPR-Cas9이나 제한 효소처럼 혁신적인 유전 공학 도구의 등장을 예고하는 중요한 전환점이 될 것으로 평가받습니다.
핵심 인사이트
- 박테리아 게놈 내 항바이러스 면역 유전자의 비중이 기존 추정치보다 3배 높은 **1.5%**에 달한다는 사실이 확인되었습니다.
- 예측된 단백질 패밀리의 85% 이상이 기존에 면역 체계와 연관성이 전혀 알려지지 않았던 새로운 유형으로 밝혀졌습니다.
- 파스퇴르 연구소팀은 대장균(E. coli)과 스트렙토미세스 알부스(Streptomyces albus) 실험을 통해 12개의 새로운 항파지(antiphage) 시스템의 실체를 입증했습니다.
- 이번 연구에는 파리 파스퇴르 연구소의 **오드 베른하임(Aude Bernheim)**과 MIT의 마이클 로브(Michael Laub) 연구팀이 각각 참여하여 독립적인 머신러닝 도구를 개발했습니다.
주요 디테일
- 연구팀은 딥러닝 모델을 단백질 및 게놈 데이터에 학습시켜 박테리아의 방어 시스템을 대규모로 예측하는 방식을 사용했습니다.
- MIT 연구팀은 **'DefensePredictor'**라는 특화된 머신러닝 도구를 설계하여 박테리아 게놈 내의 '암흑 물질' 영역에서 면역 기능을 수행하는 단백질을 식별했습니다.
- 과거 CRISPR-Cas9과 제한 효소(restriction enzymes)가 박테리아 면역 체계에서 유래했듯, 이번에 발견된 수십만 개의 단백질 역시 차세대 분자 도구의 원천이 될 가능성이 높습니다.
- 마드리드 CSIC 국립 생물공학 센터의 미생물학자 호세 안토니오 에스쿠데로(José Antonio Escudero)는 이번 발견을 모든 생화학자들에게 **"보물창고(treasure trove)"**와 같다고 극찬했습니다.
- 박테리아는 바이러스를 유인하는 '디코이(decoy)' 분자 방어 시스템 등 기존 학계가 상상하지 못했던 정교한 방식으로 스스로를 보호하고 있음이 드러났습니다.
향후 전망
- 이번에 대량으로 발굴된 단백질 데이터를 기반으로 유전자 가위의 뒤를 잇는 차세대 유전자 편집 및 생명공학 기술 개발이 가속화될 것으로 보입니다.
- AI를 활용한 생물학적 발견 프로세스가 확립됨에 따라, 미생물의 미지의 기능을 밝혀내는 연구 속도가 획기적으로 빨라질 전망입니다.