덕성여자대학교 바이오공학과 시스템 생명공학 연구실(Computational Systems Biotechnology Laboratory)을 소개합니다. 저희 연구실은 신생 연구실로, 류재용 교수님의 지도 아래 현재 대학원생 및 학부연구생 4명으로 구성되어 있습니다. 본 연구실은 시스템생물학 및 인공지능 기술을 이용하여 질병 치료를 위한 신약개발 연구를 수행하고 있습니다.

왼쪽부터 류재용(지도교수), 손예빈(학부연구생), 김영서(학부연구생), 김보경(석사과정).

1. 연구실 분위기

     저희 연구실은 류재용 교수님께서 2021년 3월에 부임하시면서 신설된 연구실로, 교수님과 학생들 사이에 친밀한 유대감을 바탕으로 밝은 분위기 속에서 연구를 진행하고 있습니다. 또한, 수평적인 관계 속에서 자유롭게 의견을 교환할 수 있는 저희 연구실은 구성원들 간의 적극적이고 친밀한 의사소통을 할 수 있는 오픈된 분위기가 장점입니다. 이러한 원활한 소통과 정기적인 미팅을 통해 각자 다른 주제의 연구를 진행하면서도 다른 연구원들의 주제에 대해 서로 배워가며 발전할 수 있습니다. 시스템생물학, 생물정보학, 화학정보학, 인공지능 융합연구는 국내에서는 낯선 분야로 많은 지식을 요하기 때문에 어려움이 많을 수 있지만 열정적인 교수님의 지도 아래 서로 도와가며 적극적이고 긍정적인 사고를 바탕으로 최선을 다해 연구를 수행하고 있습니다.

2. 특징

     저희 시스템 생명공학 연구실은 협력을 통해 다양한 시행착오를 겪으며 구성원이 함께 성장할 수 있는 것을 중요하게 생각합니다. 각 구성원들이 연구에 임하는데 있어 도전적인 태도와 열정적인 마음으로 연구를 임할 수 있는 연구실 환경을 조성하여 공통의 목표를 향해 함께 나아가고 있습니다. 저희 연구실에서는 질병 치료를 위한 다양한 연구를 수행하고 있으며, 교수님과의 미팅을 통해 본인이 관심 있는 분야를 선택해서 연구를 주도적으로 수행할 수 있습니다. 관련 논문을 읽으면서 연구에 필요한 지식을 습득하고 연구와 관련된 코딩을 익히면서 궁금증이 생길 때 구성원들과의 소통을 통해 궁금증을 해소할 수 있고, 더 나아가 교수님과의 개별미팅에서 더 깊이 있는 대화와 세심한 지도를 통해 연구의 부족한 부분을 채워 나갈 수 있습니다. 현재 저희 연구실은 다양한 기업들과 정부출연 연구기관들간의 협업 연구를 진행하고 있으며 연구 성과에 있어서도 많은 시너지를 내고 이러한 과정 속에서 의사소통과 협력하는 방법을 배울 수 있습니다. 또한, 덕성여자대학교 바이오공학과의 특성상 다른 연구실 학생들 및 교수님들과의 교류도 많이 이뤄지고 있어 서로 도움을 주고 받고 다양한 주제에 대해 접할 수 있는 환경이 조성되어 있습니다. 이렇게 저희 연구실은 진취적인 태도로 실패를 두려워하지 않고 끊임없이 노력하여 다양한 문제들을 지혜롭게 헤쳐 나가고 있습니다.

3. 연구

     우리 연구실은 미래 사회의 중요한 문제 중 하나인 헬스케어 문제를 해결하기위한 연구를 수행하고 있습니다. 이 과정에서 시스템생물학, 생물정보학, 화학정보학, 인공지능 등 여러 분야의 기술을 적용하여 문제를 해결하고자 노력하고 있습니다. 연구실에서 연구 주제를 크게 4가지로 간략하게 소개하고자 합니다.

     첫번째로 질병 치료를 위한 표적 단백질의 발굴입니다. 우리 연구실에서는 유방암, 난소암, 간암, 비알코올성 지방간염 등 다양한 질병을 치료하기 위한 표적 발굴 연구를 수행하고 있습니다. 이 과정에서 시스템생물학 및 인공지능 기술을 적용하여 효과적인 치료를 위한 질병 치료의 표적을 발굴하고 있습니다. 질병의 표적 발굴뿐 아니라, 보다 정확한 표적 발굴을 위한 시스템생물학과 인공지능 플랫폼 개발 연구를 수행하고 있습니다. 이를 통해 다양한 질병에 범용적으로 적용할 수 있는 플랫폼을 구축하고자 합니다.

     두번째로 질병 치료를 위한 표적 단백질을 저해할 수 있는 약물의 가상탐색 및 약물 설계입니다. 질병의 치료 표적 단백질을 탐색한 후, 이를 저해하는 화합물을 찾는 과정을 거치게 됩니다. 이 과정에서 후보 화합물로 수십만 개 ~ 수십억 개의 화합물이 분석의 대상이 됩니다. 이 때, 보다 효율적으로 화합물을 탐색하기 위하여 인공지능 기술을 적용하여 약물의 가상탐색을 수행하는 연구를 수행하고 있습니다. 또한, 이렇게 탐색된 화합물을 원하는 특성을 갖도록 구조를 바꾸어야 하는데, 이 과정에서 활용할 수 있는 약물 설계 기술을 개발하고 있습니다. 분석 기술은 추후 천연물에 적용하여 천연물 기반의 신약개발을 수행하고자 합니다.

     세번째로 신약 재창출을 위한 기술 개발입니다. 현존하는 질병의 수는 희귀질환을 포함하면 8천개 이상이지만, 승인된 약물의 수는 약 2500개에 이릅니다. 이마저도 특정 만성질환을 표적으로 하고 있습니다. 따라서, 치료해야 할 질병의 수가 많습니다. 보다 많은 질병을 치료하기 위해 빠르게 시도해볼 수 있는 전략이 신약 재창출입니다. 즉, 승인된 약물 또는 임상 단계의 약물을 원래의 적응증이 아닌 다른 적응증에 적용하는 것입니다. 대상이 되는 화합물의 독성 문제가 해결이 되었기 때문에 적은 비용으로 빠르게 개발을 할 수 있습니다. 우리 연구실에서는 신약 재창출을 위한 다양한 인공지능 기술을 개발하고 있습니다. 특히, 신약 재창출의 단점인 표적 단백질 예측 기술 등을 개발하고 있습니다. 신약 재창출을 통해 다양한 질병에 대한 치료제를 개발하고자 합니다.

     마지막으로 인공지능 기술을 활용한 단백질 공학 기술 개발입니다. 질병의 치료를 위해서는 저분자 화합물뿐 아니라 항체 신약, 유전자 치료 등 다양한 형태의 치료제 개발이 필요합니다. 이 과정에서 단백질을 특성을 원하는 형태로 설계해야 할 필요성이 있습니다. 우리 연구실에서는 인공지능 기술을 활용하여 단백질 설계 연구를 시도하고 있습니다. 이는 대사공학, 유전자 치료 등의 목적으로 활용될 수 있습니다.

실험실 연구 분야 

4. 맺음말

     우리 연구실에서는 미래 사회의 중요한 문제 중 하나인 헬스케어 관련 문제를 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 특히, 질병의 치료를 위해 시스템생물학과 인공지능 관련 기술을 적용하여 질병 치료를 위한 표적 발굴부터 해당 표적 단백질을 저해할 수 있는 약물의 탐색까지 수행하고 있습니다. 이상으로 덕성여자대학교 시스템 생명공학 연구실 소개를 마칩니다.

5. 연구실 대표 논문

1) Kim, Y.J.*, Ryu, J.Y.*, Kim, H.U.* and Lee, S.Y., "Computational prediction of interactions between Paxlovid and prescription drugs", Proc. Natl. Acad. Sci. (PNAS), 120 (12), e2221857120 (2023.3)

2) Ryu, J.Y.†, Jang, W.D., Jang, J.D., Oh, K.S.†, "PredAOT: a computational framework for prediction of acute oral toxicity based on multiple random forest models", BMC Bioinformatics, BMC bioinformatics 24 (1), 1-10 (2023.2)

3) Lim, G., You, K.Y., Lee, J.H., Jeon, M.K., Lee, B.H., Ryu, J.Y.†, Oh, K.S.†, "Identification and New Indication of Melanin-Concentrating Hormone Receptor 1 (MCHR1) Antagonist Derived from Machine Learning and Transcriptome-Based Drug Repositioning Approaches", International Journal of Molecular Sciences, 23 (7), 3807 (2022.3)

4) Ryu, J.Y.†, Lee, J.H., Lee, B.H., Song, J.S., Ahn, S., Oh, K.S.†, "PredMS: A random forest model for predicting metabolic stability of drug candidates in human liver microsomes", Bioinformatics, 38(2), 364-368 (2022.1)

5) Lim, G., Lim, C.J., Lee, J.H., Lee, B.H., Ryu, J.Y.†, Oh, K.S.†, "Identification of new target proteins of a Urotensin-II receptor antagonist using transcriptome-based drug repositioning approach", Sci. Rep., 11 (1), 1-10 (2021. 8)