멀티-오믹스 시대, 단백질체학이 정밀 신약 개발을 재정의하다¶
원제목: How multi-omics is redefining proteomics and precision discovery
핵심 요약
- 기존의 세포 외부 신약 개발 방식에서 벗어나 세포 내부에서 직접 치료제를 진화시키는 새로운 패러다임이 부상하고 있음.
- 진화된 약물 개발 과정에서 생성되는 기능적 데이터는 머신러닝 모델 학습에 필수적인 연료가 되고 있음.
- 전사체, 단백질체 등 다양한 오믹스 데이터를 통합함으로써 복잡한 생물학적 시스템의 인과 관계를 명확히 규명하고 신약 개발을 가속화할 수 있음.
상세 내용¶
최근 몇 년간 유전체학이 주도해온 분자 생물학 분야가 새로운 단계로 진입하고 있습니다. 이제는 유전 정보가 어떻게 기능적이고 역동적인 단백질로 발현되며, 이러한 단백질들이 복잡한 세포 환경에서 어떻게 상호작용하고, 잘못 접히거나 오작동하며, 진화하는지에 대한 이해가 중요해지고 있습니다. 이러한 맥락에서 단백질체학은 세포의 지시와 그 결과를 연결하는 핵심적인 역할을 수행하며 주목받고 있습니다. 바이오테크 기업들은 트랜스크립토믹스(전사체학), 프로테오믹스(단백질체학), 지노믹스(유전체학) 데이터를 통합하는 멀티-오믹스(Multi-omics) 접근 방식을 통해 생명체의 작동 원리를 규명하고, 이전과는 비교할 수 없는 명확성을 가지고 치료적 개입을 유도하는 방향으로 나아가고 있습니다. 이는 펩타이드의 세포 내부 진화부터 노화 데이터로 훈련된 기초 모델 구축에 이르기까지 다양한 방식으로 나타나고 있습니다. 기존의 신약 개발은 살아있는 시스템 외부에서 시작되는 경우가 많았지만, 이는 약물이 실제 기능해야 하는 필수적인 맥락을 놓치게 됩니다. Bullseye Biosciences의 창립자 겸 CEO인 Corey Gray는 전통적인 방식이 종종 생화학적 또는 고효율 결합 분석에서 히트를 생성하지만, 이러한 접근 방식으로는 복잡한 살아있는 시스템에서 실패하는 분자가 많이 나올 수 있다고 설명했습니다. Bullseye는 이러한 논리를 뒤집어, 세포 내부에서 직접 치료제의 초기 출발점을 진화시킵니다. 이들은 표적 돌연변이 유발과 초다양성 라이브러리를 활용하여 단일 캠페인 내에서 수십억 개의 분자 변이를 세포 내 단백질-단백질 상호작용(PPIs)에 대해 탐색합니다. Gray는 살아있는 시스템이 실시간으로 향상된 솔루션을 진화시킬 수 있으며, 이는 신호 증폭을 촉진하고 반복적인 탐색의 필요성을 제거한다고 덧붙였습니다. 이러한 접근 방식은 스크리닝을 살아있는 환경 내에 유지함으로써, 분자의 성공 또는 실패를 결정하는 생리적 맥락을 포착할 수 있습니다. 그 결과, 신속성과 정밀성이 향상되어, 세포 내에서 발견된 거대고리 펩타이드는 종종 최소한의 의약 화학 최적화만으로 9개월 이내에 스크리닝에서 생체 내 경구 노출로 발전할 수 있습니다. Gray는 '더 좋은 히트가 더 빠른 약으로 이어진다'고 요약했습니다. 세포 내에서 약물을 진화시키는 것은 효율성뿐만 아니라 새로운 종류의 기능적 데이터를 생성하는 과정이기도 합니다. Gray는 '머신러닝의 힘은 학습된 데이터만큼 강력하다'고 언급했습니다. 기존의 공개 펩타이드 데이터셋은 종종 너무 작거나 이질적이어서 투과성 또는 활성과 같은 의미 있는 기능적 주석이 부족합니다. 이를 해결하기 위해 Bullseye는 진화, 차세대 시퀀싱, 유전적으로 바코드화된 라이브러리를 결합하여 대규모로 기능적으로 주석이 달린 데이터셋을 생성합니다. 각 실험은 억제 또는 분자 접착제 활성에 대한 관련 측정값과 연결된 수십억 개의 시퀀스-기능 데이터 포인트를 생성합니다. 이로 인해 생물학적 통찰력이 계산 능력을 공급하는 선순환이 형성됩니다. 대규모의 생물학적으로 의미 있는 데이터셋은 모델을 개선하고, 이는 다시 다음 세대의 분자 라이브러리를 개선합니다. 이러한 방식으로 단백질체학 데이터는 펩타이드 신약 개발에서 머신러닝 모델의 훈련장이자 테스트장이 됩니다. Bullseye가 세포 내부에서 시작하는 반면, Integrated Biosciences는 외부로 확장하여 여러 오믹스를 계층화하여 복잡한 생물학적 시스템을 매핑합니다. 이 회사의 공동 창립자이자 최고 과학 책임자인 Max Wilson은 전사체학과 단백질체학을 결합하는 것이 어떻게 인과적 추론을 날카롭게 하고 작용 메커니즘을 명확하게 하는지 설명했습니다. Wilson은 '전사체학을 단백질체학 및 크로마틴 판독과 같은 다른 오믹스 양식과 통합하는 것은 치료적 발견을 가속화하는 강력한 경로 중 하나'라고 말했습니다. Integrated의 워크플로우에서 이러한 계층은 다중 모드 모델의 정렬된 훈련 대상으로 작용하여, 교란을 결과와 연결하는 능력을 향상시킵니다. 'RNA, 단백질, 번역 후 표지 및 기타 데이터 양식의 공동 임베딩은 잠재 공간을 미세 조정하여 화합물이 클러스터링되도록 합니다.'
편집자 노트¶
이번 기사는 최근 신약 개발 분야에서 일어나고 있는 근본적인 변화를 잘 보여주고 있습니다. 과거에는 유전체학 연구가 중심이었다면, 이제는 '단백질체학'이 그 자리를 대신하며 더욱 정밀하고 효율적인 신약 개발을 가능하게 하는 핵심 기술로 떠오르고 있다는 점이 흥미롭습니다. 특히, 세포 외부에서 실험하던 기존 방식의 한계를 지적하고, 세포 내부에서 직접 치료제를 진화시키고 그 과정에서 생성되는 방대한 기능적 데이터를 머신러닝에 활용하는 Bullseye Biosciences의 접근 방식은 매우 혁신적입니다. 이는 약물이 실제로 작용해야 하는 환경을 고려하여 신약 개발의 성공률을 높이고 개발 기간을 단축할 수 있다는 강력한 메시지를 전달합니다.
더불어, Integrated Biosciences의 사례를 통해 트랜스크립토믹스, 프로테오믹스 등 다양한 '오믹스' 데이터를 통합하는 멀티-오믹스 전략의 중요성도 강조됩니다. 이러한 데이터 통합은 단순히 정보를 쌓는 것을 넘어, 복잡한 생명 현상의 인과 관계를 명확히 이해하고 예측함으로써 신약 개발의 정확성을 높이는 데 기여합니다. 이는 마치 복잡한 퍼즐의 조각들을 맞춰가는 것처럼, 각기 다른 오믹스 데이터가 유기적으로 결합될 때 비로소 전체 그림을 완성하고 문제의 근본 원인을 파악할 수 있게 되는 것과 같습니다. 이러한 기술 발전은 결국 우리가 더 빠르고 효과적인 치료제를 만날 수 있게 될 것이라는 희망을 줍니다.