단백질 동역학 예측 모델 이이에스엠다이나믹 개발

주장단백질의 기능적 이해를 위해서는 정적인 구조뿐만 아니라 동적인 변화 과정을 파악하는 것이 필수적입니다. 이이에스엠다이나믹은 단백질 서열에서 직접 잔기 간의 접촉 동역학을 예측하여 이러한 한계를 극복합니다.

팩트이이에스엠다이나믹은 기존의 이에스엠폴드(ESMFold) 구조를 기반으로 설계되었습니다. 연구진은 실험적 구조 앙상블과 분자 동역학 시뮬레이션 데이터를 학습하여 접촉 확률과 동역학적 특성을 도출합니다.

팩트이 모델은 접촉 점유율과 접촉 형성 및 해리 속도를 다양한 온도 조건에서 예측합니다. 이 예측 결과는 단백질이 환경 변화에 따라 반응하는 양상을 보여주는 핵심 지표가 됩니다.

팩트이이에스엠다이나믹은 엠디캐스(mdCATH) 및 아틀라스(ATLAS)와 같은 대규모 분자 동역학 벤치마크에서 기존의 알파플로우(AlphaFlow), 이에스엠플로우(ESMFlow), 바이오에뮤(BioEmu) 모델과 대등하거나 더 뛰어난 성능을 보였습니다.

팩트이 모델은 기존 방식보다 계산 자원을 절감하는 효율성을 입증했습니다.

교차검증기존의 앙상블 예측 방법들은 높은 정확도를 보이지만 막대한 계산 비용이 발생한다는 한계가 있습니다. 이이에스엠다이나믹은 이러한 계산 복잡도를 낮추어 대규모 분석을 가능하게 합니다.

팩트연구진은 막 수송체, 새로 설계된 단백질, 동종 이량체 복합체 등 다양한 시스템에 모델을 적용하여 범용성을 확인했습니다. 이이에스엠다이나믹은 특정 단백질 유형에 국한되지 않고 폭넓게 활용됩니다.

팩트연구진은 이이에스엠다이나믹을 활용하여 인간 단백질체에 포함된 1만8000개 이상의 단백질에 대한 예측을 수행했습니다. 이번 성과는 단백질의 구조적 가변성을 대규모로 분석할 수 있는 기반을 제공합니다.

주장예측된 동역학적 접촉 정보는 마르코프 상태 모델 구축을 위한 집합 변수를 자동으로 선택하는 데 활용될 수 있습니다. 이 과정은 복잡한 시뮬레이션 워크플로우를 자동화하고 효율화하는 데 기여합니다.

팩트본 연구는 미국 국립과학재단(NSF)의 캐리어 어워드(CAREER Award)와 국립보건원(NIH)의 지원을 받아 수행되었습니다. 연구는 일리노이 대학교 어바나-샴페인 캠퍼스 소속의 디와카 슈클라(Diwakar Shukla) 교수팀이 주도했습니다.

출처네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 2026년 게재된 클레이먼(Kleiman, D.E.) 등의 논문 'ESMDynamic: Fast and accurate prediction of protein dynamic contact maps from single sequences'을 교차 검증했습니다.