알파폴드 기반 단백질-핵산 상호작용 인터페이스의 구조적 안정성 예측 방법론

알파폴드와 같은 AI 모델을 활용하여 다양한 단백질-핵산 상호작용 인터페이스의 초기 구조적 안정성을 계산하고 예측하는 방법론이다.

핵심 원리

• 구조 예측 기반 모델링: 주어진 전사 인자나 RNA 결합 단백질(RBP)의 아미노산 서열 정보를 바탕으로 해당 단백질의 3차원 구조를 먼저 예측한다.
• 상호작용 인터페이스 모델링: 예측된 단백질 구조와 목표 핵산(DNA 또는 RNA) 서열을 조합하여, 두 분자가 접촉할 것으로 예상되는 결합 인터페이스 영역을 식별한다.
• 안정성 평가: 분자 도킹 원리 및 AI 기반 잠재 에너지 함수를 적용하여, 이 인터페이스가 얼마나 높은 열역학적 안정성을 가지는지 정량적으로 평가한다. 이는 특정 유전자 발현 조절 메커니즘의 기초가 된다.

이는 기존의 실험적 접근으로는 접근하기 어려웠던 수많은 잠재적 단백질-핵산 결합 사건의 후보군을 선별하는 데 혁신적인 역할을 수행하며, 정밀의료 및 신약 개발의 타겟 발굴에 기여한다.