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창조설계

단백질의 긴 사슬은 빠르게 접혀진다 : 세포는 이 놀라운 위업을 처음부터 수행했다.

미디어위원회
2024-05-24

단백질의 긴 사슬은 빠르게 접혀진다

: 세포는 이 놀라운 위업을 처음부터 수행했다.

(Fast folding cells perform a truly amazing feat … 

and have from the beginning)

by Jonathan O’Brien


   생물학에서 가장 큰 미스터리 중 하나는 신체 세포가 긴 단백질 분자를 어떻게 접는가 하는 것이다.

모든 생명체의 세포들에는 단백질들이 있으며, 각 단백질은 특정 서열의 긴 아미노산 사슬로 구성되어 있다. 이 서열은 단백질을 만들기 위한 DNA '지침(instructions)'에 의해 순서가 지정된다. 그런 다음 이전에 접혀있는 샤페로닌(chaperonins)이라는 단백질을 사용하여,  이 긴 사슬은 특정 기능을 수행할 수 있도록 접혀진다. 예를 들어, 세포 내에서 물질들을 운반하는 복잡한 생체 분자기계인 키네신(kinesins)은 이러한 긴 사슬이 3차원 구조로 접혀져서, 고유한 구조와 기능을 부여받는다(그림 1).

그림 1. 세포 내에서 다른 단백질들의 가방을 운반하는 이 키네신 분자(olecule, 화살표)는 말 그대로 선형 필라멘트를 따라 '발걸음' 식으로 이동하면서, 마치 우체부가 우편물 자루를 들고 다니는 것처럼 보인다. 1분짜리 동영상 creation.com/kinesin 을 보라. 세포의 다른 모든 놀라운 생체 분자기계들과 마찬가지로, 키네신도 하나의 긴 사슬이 특별한 구조로 접혀져야 하는 단백질이다.


이 작업은 극도로 어렵고 복잡하지만, 세포는 눈 깜빡할 사이에 이 작업을 수행한다. 또한 세포는 단백질 사슬을 빠르게 풀어야 한다.


개별 아미노산은 접히는 단계 동안 사슬의 여러 부분에서 특정 방식으로 다른 아미노산과 결합해야 한다. 이 작업은 극도로 어렵고 엄청나게 복잡하지만, 세포는 눈 깜빡할 사이에 이 작업을 수행한다. 또한 세포는 단백질 사슬을 빠르게 풀어야 한다.

그렇다면 생명체는 어떻게 1차원적 '철자' 서열(아미노산들의 1차원적 선형의 끈)에서 원자 정밀도 수준의 3차원 형상을 만들어낼 수 있을까? 과학자들은 수십 년 동안 염기서열에서 모양을 예측하기 위해 노력해 왔다. 하지만 이 문제는 세계에서 가장 강력한 클래식 슈퍼컴퓨터로도 시뮬레이션하기에 너무 어려웠다. 하지만 2020년 말에 단백질 구조를 풀기 위해서, 구글의 딥마인드(DeepMind) 프로그램인 알파폴드(AlphaFold)는 방대한 단백질 구조 데이터베이스로 인공지능을 훈련시켰다.[1]

하지만 처음에 해결해야 하는 것은 무엇일까? 기존 컴퓨팅은 가능한 모든 해결책을 시도하는 접근 방식을 사용한다. 하지만 IBM 연구 과학자이자 논문의 공동저자인[2] 파나지오티스 바쿠토스(Panagiotis Barkoutsos)가 설명하고 있듯이, 접기(folding)는 지수함수적 문제라는 것이다.[3] 결합이 하나씩 추가될 때마다, 사슬을 접는 것은 점점 더 어려워진다. 곧 거의 불가능할 정도로 복잡해진다. 1969년 분자생물학자 사이러스 레빈탈(Cyrus Levinthal)은 세포가 이러한 '모든 가능성을 시도하는' 접근 방식을 취한다면, 접는 것을 한 번 완료하는 데에 우주의 진화론적 연대로 알려진 수십억 년보다 더 오랜 시간이 걸릴 것이라고 추정했다. 이를 ‘레빈탈의 역설(Levinthal’s Paradox)‘이라고 알려져 있다.


IBM 연구 과학자이자 논문의 공동저자인[2] 파나지오티스 바쿠토스(Panagiotis Barkoutsos)가 설명하고 있듯이, 접기(folding)는 지수함수적 문제라는 것이다.[3] 결합이 하나씩 추가될 때마다, 사슬을 접는 것은 점점 더 어려워진다. 


아직 초기 단계인 양자컴퓨터(quantum computers)의 등장으로 이러한 문제가 언젠가는 해결될 수 있을 것이라는 기대가 오랫동안 있어왔다. 양자컴퓨터는 기존 컴퓨팅의 '켜짐/꺼짐(on/off)’ 또는 '예/아니오(yes/no)‘ 논리 스위치를 사용하는 대신, 확률(probability)을 이용해 무언가를 동시에 켜고 끄는 '중첩(superposition)'이라는 방식으로 작동된다. 즉, 양자컴퓨터는 수백만 년이 걸리는 계산을 가시적 시간 내에 수행할 수 있다.

2021년에 이 새로운 기술을 장착한 최첨단 컴퓨터인 IBM 퀀텀(IBM Quantum)은 단백질의 접힘을 시뮬레이션하는 데 성공했다. 이 컴퓨터는 22개의 양자비트(quantum bits) 또는 큐비트(qubits)를 사용했다. 큐비트는 일반 컴퓨팅의 '비트(bit)'와 유사하며, 큐비트를 추가하면 처리 능력이 두 배가 되므로, 이들 22개 큐비트는 단일 큐비트보다 4백만 배 더 빠르다.

단백질의 경우(다른 큰 분자의 경우에도 마찬가지)에서 시뮬레이션은 물리적으로 의미 있는 모든 접힘 조합들을 중첩했다. 그런 다음 프로그램은 통계적으로 조합을 샘플링하여 어떤 조합이 가장 낮은 에너지 상태(lowest energy state)를 초래하는지 확인했다. 이는 분자가 가장 안정된 낮은 에너지 상태로 이동하는, 실제 세계를 반영한다.

.안지오텐신 전환 효소(Angiotensin Converting Enzyme)와 결합된 안지오텐신 II (Angiotensin II, 녹색). <© CC BY-SA 4.0 International | Ivana Vanjak | Wikimedia>


이 작업은 혈관을 수축시키고 혈압을 상승시키는 안지오텐신(angiotensin)이라는 아미노산이 10개밖에 없는 아주 작은 단백질에 대해 실시되었다. 시뮬레이션은 이를 매우 간단한 삼각형 피라미드 형태로 접는 데 성공했다. (또 다른 시뮬레이션에서는 7개 아미노산 길이의 신경 단백질 구조를 풀기 위해, 20 큐비트 양자컴퓨터의 9 큐비트만 필요했다.) 그러나 대부분의 단백질들에서 사슬 길이는 수백 또는 수천 개의 아미노산들로 이루어져 있다. 그리고 실제 생명체 내에는 특정 생물학적 기능을 수행하기 위해서, 훨씬 더 복잡하고 특정한 3차원적 모양으로 접혀야 한다.

키네신의 설계에는 키네신이 작업을 수행할 수 있도록 사실상 프로그래밍된 암호화된 지침서가 필요하며, 이는 경이로울 정도로 극도로 복잡하다. 단백질 접힘이 일어나지 않으면, 생명체는 존재할 수 없다. 그러나 접힘을 유도하는 DNA와 기타 기계장치들이 존재해서 작동하려면, 이미 접힌 단백질들이 필요하다. 이것들은 하나씩 하나씩 우연히 점진적으로 생겨나서는 존재할 수 없다. 이것은 진화의 전형적인 '닭이 먼저냐, 달걀이 먼저냐'의 수수께끼이다. 생명체는 창조되는 순간부터 이 놀라운 업적을 수행할 수 있었을 것이다.


Posted on CMI homepage: 11 March 2024


References and notes

1. Callaway, E., ‘It will change everything’: DeepMind’s AI makes gigantic leap in solving protein structures: Google’s deep-learning program for determining the 3D shapes of proteins stands to transform biology, say scientists, nature.com, 30 Nov 2020. 

2. Robert, A. and 3 others, Resource-efficient quantum algorithm for protein folding, NPJ Quantum Information 7:38, nature.com, 17 Feb 2021. 

3. Letzter, R., A novel quantum algorithm for protein-folding: paving the way toward resolving one of the biggest mysteries in biology with quantum computers, medium.com, 20 Aug 2021.


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출처 : Creation 44(4):50–51, October 2022

주소 : https://creation.com/folding-cells

번역 : 미디어위원회



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