Pose: a pure-NumPy, chirality-aware, structural engine for building and manipulating the molecular structures of proteins, nucleic acids, and small organic molecules
Pose는 단백질, 핵산 및 소분자 구조를 구축하고 조작하기 위한 통일된 카이랄성 인식 프레임워크를 제공하며, OpenMM, PyRosetta, AutoDock Vina와 같은 기존 도구와 대등한 성능으로 여러 포스 필드와 스코어링 함수를 정확하게 구현하는 경량의 순수 NumPy 기반 파이썬 라이브러리입니다.
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생명의 구성 요소를 연구하는 과학자들은 종종 좌절스러운 현실에 직면한다. 단 하나의 단백질을 이해하기 위해 12개의 서로 다른 소프트웨어 프로그램을 다뤄야 하기 때문이다. 각 프로그램은 저마다의 언어를 사용하고, 고유한 파일 형식을 가지며, 자신만의 규칙을 따른다. 연구자는 한 도구에서 분자를 구축하고, 다른 도구에서 그 움직임을 시뮬레이션하며, 또 다른 도구에서 그 안정성을 점수화할 수도 있다. 도구를 바꿀 때마다 구조는 번역되어야 하며, 그 번역 과정에서 미세한 오류가 스며들 수 있다. 더 나쁜 것은, 대부분의 이러한 도구들이 자연적인 것의 거울상(mirror image)인 분자를 처리하는 데 어려움을 겪는다는 점이다. 자연계에서 단백질은 왼손잡이 아미노산으로 구성되지만, 과학자들은 때때로 체내에서 더 오래 지속되는 약물을 만들기 위해 오른손잡이 버전을 만들어야 한다. 기존의 소프트웨어들은 종종 이러한 거울상 분자를 이질적인 것으로 취급하거나 완전히 망가뜨리며, 이는 연구자들이 불확inc성을 초래하는 임시방편를 사용하게 만든다.
이러한 파편화된 과정을 하나의 투명한 공간으로 가져오기 위해 설계된 새로운 도구, Pose가 등장했다. Sari Sabban이 킹 압둘라지즈 대학교(King Abdulaziz University)에서 개발한 Pose는 복잡한 외부 엔진 없이도 단백질, DNA, 그리고 작은 약물 유사 분자를 구축, 이동 및 분석할 수 있는 소프트웨어 라이브러리이다. Pose는 표준 수학 툴킷인 NumPy를 기반으로 완전히 구축되었으므로, 전통적인 분자 모델링 소프트웨어의 무거운 설치 요구 사항 없이 거의 모든 컴퓨터에서 실행될 수 있다. Pose의 가장 중요한 특징은 왼손잡이와 오른손잡이 분자를 완벽한 대칭으로 다룰 수 있다는 점이다. 자연계에서 왼손잡이 아미노산과 그 거울상인 오른손잡이 아미노산은 공간상의 방향을 제외하면 화학적으로 동일하다. Pose는 단일하고 일관된 수학적 테이블을 양쪽 모두에 적용함으로써 이 규칙을 존중하며, 이를 통해 거울상 분자가 원래의 분자와 정확히 동일한 에너지 점수를 받도록 보장한다. 이러한 일관성 덕분에 연구자들은 소프트웨어가 혼란을 겪거나 모순된 결과를 내놓는 일 없이 하나의 사슬 안에 왼손잡이와 오른손잡이 부분을 혼합할 수 있다.
연구진은 Pose의 계산 결과를 다섯 가지의 기성 산업 표준 프로그램과 비교하여 테스트했다. 그들은 동일한 분자 구조를 Pose와 참조 프로그램에 입력하여 숫자가 일치하는지 확인했다. 동일한 좌표에서, Pose는 참조 프로그램의 에너지 계산을 극도로 정밀하게 재현했다. 물리적 움직임을 시뮬레이션하는 데 사용되는 포스 필드(force fields)의 경우, 차이는 종종 100만 분의 1 킬로줄 퍼 몰(kJ/mol) 미만이었는데, 이는 논리의 결함이라기보다 컴퓨터가 소수점을 처리하는 방식 때문일 가능성이 높은 매우 미미한 수준이다. 약물이 단백질에 얼마나 잘 결합할지를 예측하는 데 사용되는 스코어링 함수를 테스트했을 때, Pose는 참조 도구의 결과와 몇 천 분의 1 칼로리 퍼 몰(cal/mol) 이내로 일치했다. 결정적으로, 연구진이 구조를 거울상인 오른손잡이 버전으로 만들었을 때, Pose의 에너지 점수는 변하지 않은 채 유지되었으며, 이는 소프트웨어가 거울상을 자연과 똑같이 다룬다는 것을 확인시켜 주었다. 반면, 참조 프로그램 중 하나인 PyRosetta는 거울상 구조에 대해 유의미한 점수 차이를 보여 데이터 처리의 비대칭성을 드러냈다.
단순히 에너지를 계산하는 것을 넘어, Pose는 복잡한 구조를 처음부터 다시 구축하는 능력에 대해서도 테스트를 받았다. 연구진은 실제 단백질의 원자 간 각도를 가져와서, 오직 그 각도들만을 이용해 전체 모양을 재구성하도록 Pose에 요청했다. 결과는 원래의 구조와 100분의 1 옹스트롬(angstrom) 미만으로 차이가 나는 구조였다. 이 정도의 정확도는 오른손잡이 아미노산을 포함하는 짧은 DNA 사슬에서도 유효하게 나타났는데, 이는 다른 많은 도구가 신뢰성 있게 수행하지 못하는 작업이다. 또한, 이 소프트웨어는 원자의 움직임을 시간에 따라 시뮬레이션하거나 측쇄(side chains)의 가장 안정적인 배열을 찾는 것과 같은 동적인 작업도 수행할 수 있음을 입증했다. 이러한 시뮬레이션은 고속 전문 참조 프로그램들보다 실행 시간은 더 오래 걸렸지만, 중간 범위에서는 통계적으로 구별할 수 없는 결과를 만들어냈다. 예를 들어, 단백질 포켓에 약물 분자를 도킹할 때, Pose는 10번의 테스트 케이스 중 6번에서 올바른 위치를 찾아내어, 신약 개발에 널리 사용되는 기존 도구들의 성능과 일치하는 모습을 보였다.
이 작업은 분자를 시뮬레이션하는 가장 빠른 방법이라고 주장하지 않는다. 실제로 저자들은 자신들의 순수 소프트웨어 방식이 대형 제약 회사들이 사용하는 고도로 최적화된 컴파일 엔진보다 현저히 느리다는 점을 인정한다. 대신, Pose의 가치는 명확성과 유연성에 있다. 모든 계산이 블랙박스 프로그램 내부의 숨겨진 코드가 아니라 읽을 수 있는 코드 한 줄로 작성되어 있기 때문에, 연구자는 에너지 점수가 어떻게 도출되는지 정확히 볼 수 있다. 연구자는 거대한 소프트웨어 제품군을 다시 컴파일할 필요 없이 단일 항을 수정하거나, 규칙을 바꾸거나, 새로운 유형의 분자를 추가할 수 있다. 이러한 투명성은 Pose를 분자력이 어떻게 작용하는지 학생들에게 가르치거나, 새로운 에너지 함수를 개발하거나, 왼손잡이와 오른손잡이 부분이 혼합된 새로운 분자를 설계하는 데 이상적인 도구로 만든다. 다양한 포스 필드의 처리를 통합하고 거울상이 수학적 정직함을 갖도록 보장함으로써, Pose는 차세대 분자 설계를 위한 깨끗하고 신뢰할 수 있는 토대를 제공한다.
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