혁신적인 벤치마크: 진화 기반 단백질 구조 예측 모델의 한계 극복을 위한 새로운 도전

진화 기반 단백질 구조 예측 모델의 한계를 드러낸 sactipeptide 기반 벤치마크 연구. 물리 기반 모델의 필요성을 강조하며, 단백질 구조 예측 분야의 혁신을 위한 새로운 방향을 제시.

최근 몇 년 동안 눈부신 발전을 이룬 진화 기반 단백질 구조 예측 모델. 하지만 이 모델들은 진화적 선행 정보를 벗어나거나 상동성 데이터가 부족한 서열에는 일반화하는 데 어려움을 겪고 있습니다. Romain Lacombe이 이끄는 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위한 혁신적인 연구 결과를 발표했습니다.

연구팀은 희귀한 리보솜 합성 및 번역 후 변형 펩타이드(RiPPs)의 한 종류인 sactipeptide를 활용하여 새로운 벤치마크를 제시했습니다. sactipeptide는 시스테인 잔기와 주쇄 사이에 황-α-탄소 티오에테르 가교를 형성하는 특징을 가지고 있는데, 이 가교가 단백질 구조 예측에 큰 도전 과제를 제시합니다.

연구팀은 기존의 최첨단 진화 기반 모델들을 10개의 sactipeptide (그 중 5개는 실험적으로 구조가 밝혀지지 않음)에 적용하여 평가했습니다. 결과는 충격적이었습니다. 황-α-탄소 거리 예측 정확도는 0.0%에서 19.2% GDT-TS에 불과했습니다. 이는 진화 기반 모델이 sactipeptide와 같은 복잡한 구조를 예측하는 데는 한계가 있음을 보여줍니다.

이 연구는 진화 기반 모델의 한계를 명확히 보여주는 동시에, 생체 분자 구조 예측의 발전을 위해서는 물리 기반 모델이 필수적임을 시사합니다. sactipeptide라는 독특한 시스템을 통해 드러난 이러한 한계는 단백질 구조 예측 분야의 새로운 도약을 위한 중요한 이정표가 될 것입니다. 앞으로 물리적 상호작용을 고려하는 새로운 모델 개발에 대한 기대가 커지고 있습니다. 이 연구는 단백질 구조 예측 분야에 새로운 패러다임을 제시하며, 더욱 정확하고 강력한 예측 모델 개발을 위한 촉매제 역할을 할 것으로 기대됩니다.