데일리메디 가상세포 이용 병원균 약물표적 예측기술 개발

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가상세포 이용 병원균 약물표적 예측기술 개발


[ 2010년 02월 18일 03시 24분 ]

항생제에 내성을 가지는 병원성 미생물의 가상세포를 구축, 이를 이용해 병원균의 성장을 효과적으로 억제할 수 있는 약물표적 예측기술이 개발됐다.

한국과학기술원(KAIST) 생명화학공학과 이상엽 특훈교수팀은 18일 “병원균 중 하나인 아시네토박터 바우마니의 게놈과 전체적인 대상특성을 알아보기 위해 가상세포를 구축하고 다양한 네트워크 분석기법, 필수 대사반응 등을 이용해 병원균의 성장을 효과적으로 차단할 수 있는 약물표적을 예측했다”고 밝혔다.

과거에는 병원성 세균들을 항생제로 쉽게 치료할 수 있었지만 현재는 항생제의 오남용으로 내성을 가짐에 따라 한 번 감염되면 치유가 쉽지 않다.

아시네토박터 바우마니(Acinetobacter baumannaii) 역시 지난 10년 동안 항생제에 내성을 갖고 슈퍼박테리아로 변한 대표적인 병원균이다.

이번 약물표적은 가상세포를 구성하고 있는 대사 유전자, 효소 반응, 신진대사들의 기능을 짧은 시간 안에 체계적으로 검토해 예측함으로써 신뢰성을 높임과 동시에 새로운 항생제 개발 가능성 및 신약개발에 공헌할 것으로 기대를 모으고 있다.

이와 관련, 이상엽 교수는 “현재 수많은 생물의 게놈 정보가 쏟아지고 있지만 이것을 실질적으로 유용한 정보로 전환하는 데에는 아직도 많은 어려움이 있다”면서 “아시네토박토 바우마니의 게놈 정보로부터 의학적으로 실용성이 있는 정보를 재생산했다는 점에서 의의가 있다”고 설명했다.

이 교수는 또한 “특히 이 병원균의 가상세포 개발은 특정 환경에서 필수 유전자나 효소 반응에 대한 대량의 새로운 생물정보를 제공할 수 있는 계기를 마련한 것”이라고 덧붙였다.

이번 연구는 교육과학기술부 시스템 생물학 연구개발사업의 지원으로 수행했으며, 이번에 완성된 다양한 병원성 균주의 가상세포 개발 및 항생제 약물표적 예측 방법은 최근 특허 출원했다.

김현욱(생명화학공학과 박사과정) 연구원의 학위 논문연구로 수행한 이번 연구 결과는 유럽 화학 관련 학술단체 RSC(The Royal Society of Chemistry)에서 발간하는 분자 바이오시스템 ‘Molecular BioSystems’지 2월호 표지 논문에 게재됐다.