Joint optimisation of amino acid and coding sequence for de novo designed proteins

생명의 고요하고 미세한 세계에서, 단백질을 만드는 데 필요한 지침은 이중 언어로 기록되어 있습니다. 첫 번째 언어는 단백질 그 자체로, 열쇠가 자물쇠에 꼭 들어맞거나 효소가 화학 반응을 가속화하는 것처럼 특정 모양으로 접히는 아미노산의 사슬입니다. 두 번째 언어는 유전자로, 그 단백질의 설계도 역할을 하는 DNA 가닥입니다. 수백만 년 동안 자연은 이러한 설계도를 작성해 왔으며, 모든 천연 단백질에는 진화에 의해 검증되고 다듬어진 유전자가 따라붙습니다. 하지만 현대 과학에서 연구자들은 이제 완전히 새로운 단백질을 설계하여 자연이 만들지 않은 형태를 창조하고 있습니다. 문제는 과학자들이 이러한 새로운 모양을 상상하는 데는 매우 능숙해졌지만, 이를 만들기 위해 필요한 유전자를 구축하는 데는 종종 어려움을 겪는다는 점입니다. 유전자는 단순히 단백질의 수동적인 복사본이 아닙니다. 그것은 글자의 구체적인 선택이 유전자가 얼마나 잘 읽히는지, 메시지가 얼마나 안정적인지, 그리고 세포가 단백질을 만들 때 과부하가 걸리지 않고 실제로 생산할 수 있는지에 영향을 미치는 복잡한 지침 세트입니다.

천연 단백질의 경우, 유전자는 시간의 시험을 견뎌낸 신뢰할 수 있는 파트너로서 이미 알려진 수치입니다. 하지만 완전히 새로운 설계된 단백질의 경우, 그러한 파트너는 존재하지 않습니다. 과학자들은 무(無)에서 유를 창조하듯 유전자를 발명해야 합니다. 지금까지의 표준적인 접근 방식은 이 두 가지 과업을 별개의 단계로 취급하는 것이었습니다. 먼저, 컴퓨터가 완벽한 단백질 모양을 설계합니다. 그런 다음, 다른 컴퓨터 프로그램이 그 고정된 모양을 바탕으로, 단백질 서열은 변경할 수 없다고 가정하면서 이를 구축하기 위한 최적의 유전자를 찾으려고 시도합니다. 이 논문은 이러한 분리가 실수라고 주장합니다. 연구진은 단백질 서열이 고정된 목표가 아니라 유연한 목표이며, 유전자를 설계하는 동안 단백질 서열을 약간 변화시킴으로써 기존의 유전자 설계 도구가 건드릴 수 없는 문제들을 해결할 수 있음을 보여줍니다. 그들은 단백질과 유전자를 함께 설계하여, 세포에 더 적합하고 제조하기 쉬우며 실험실에서 작동할 가능성이 더 높은 솔루션을 찾는 새로운 방법을 개발했습니다.

연구진은 다른 과학자들이 만든 수백 개의 새로운 설계를 포함하여 862개의 단백질 백본(backbone)이라는 방대한 컬렉션을 살펴보는 것으로 시작했습니다. 그들은 단순한 질문을 던졌습니다: 특정 모양을 위해 유전자를 설계할 때 우리는 실제로 어느 정도의 자유를 가질 수 있는가? 그들은 이 새로운 단백질들의 거의 모든 위치에서, 모양을 유지하면서도 충분히 기능할 수 있는 여러 가지 다른 아미노산이 존재한다는 것을 발견했습니다. 실제로 컴퓨터 모델은 일반적인 설계의 경우, 형태를 잃지 않으면서도 다른 구성 블록들로 단백질을 구축할 수 있는 일종의 숨겨진 유연성, 즉 '움직일 수 있는 여지(wiggle room)'가 매우 방대하다는 것을 보여주었습니다. 표준적인 방법은 이 유연성을 버리고, 유전자가 고려되기도 전에 하나의 서열을 선택하여 고정해 버립니다. 저자들이 JANUS라고 부르는 이 새로운 접근 방식은 그 유연성을 열어둡니다. 이는 단백와 유전자를 하나의 연결된 퍼즐로 취급하여, 동시에 최적의 조합을 찾아냅니다.

이 공동 접근 방식을 447개의 발표된 단백질 설계에 테스트했을 때, 결과는 놀라웠습니다. 연구진은 이 설계들 중 99.1%가 세포가 단백질을 만들려고 할 때 실패를 일으킬 수 있는 최소 하나 이상의 숨겨진 결함, 즉 '리스크(liability)'를 안고 있다는 것을 발견했습니다. 이러한 결함에는 너무 반복적인 서열, 너무 끈적거려 서로 뭉치기 쉬운 영역, 또는 세포가 단백질을 파괴하도록 명령하는 신호 등이 포함되었습니다. 유전자의 글자만 바꿀 수 있고 단백질은 고정된 상태로 두는 표준적인 유전자 최적화 도구는 이러한 문제를 해결할 수 없었습니다. 그것은 마치 집 내부의 가구 배치만 바꾸어 새는 지붕을 고치려는 것과 같았습니다. 구조 자체가 문제였기 때문입니다. 단백질 서열을 약간 변화시킬 수 있게 함으로써, 새로운 방법은 이러한 결함들을 제거할 수 있었습니다. 그들이 살펴본 다섯 가지 유형의 결함 중 세 가지에 대해, 이를 수정하는 데 드는 비용은 전체 설계를 아주 미세하게 변경하는 것만으로도 충분할 만큼 믿기지 않을 정도로 작았습니다.

가장 놀랍고 실용적인 발견은 단백질의 생물학적 특성이 아니라, 그것을 만드는 물류(logistics)에 관한 것이었습니다. 과학자들을 위해 유전자를 합성하는 상업적 기업들은 엄격한 규칙을 가지고 있습니다. 특정 패턴의 글자 배열은 제조하기 어렵거나 오류가 발생하기 쉽기 때문에, 그들은 그러한 유전자를 만들 수 없습니다. 연구진은 단백질을 먼저 설계하고 그 다음에 유전자를 설계하는 기존 방식을 사용했을 때, 생성된 유전자가 이러한 제조 규칙을 위반하는 경우가 절반 이상이라는 것을 발견했습니다. 반면, 새로운 공동 방식을 사용했을 때는 위반 횟수가 절반 이상 감소했습니다. 이는 이전에는 업체가 제작을 거부했을 유전자를 이제는 주문하여 만들 수 있음을 의미합니다. 이것은 중요한 병목 구간입니다. 만약 유전자를 주문할 수 없다면, 생물학적 테스트가 시작되기도 전에 프로젝트는 중단됩니다. 이 새로운 방법은 본질적으로 이러한 새로운 단백질들이 컴퓨터를 떠나 실제 세상으로 나올 수 있도록 길을 열어줍니다.

이 연구는 또한 이러한 이점을 얻기 위해 단백질 서열이 실제로 얼마나 변해야 하는지도 조사했습니다. 연구진은 대다수의 설계에 대해, 훨씬 더 나은 결과를 얻기 위해 단 몇 개의 아미노산만을 교체하면 된다는 것을 발견했습니다. 실제로 그들은 아주 작은 양의 유연성만으로도 가능한 거의 모든 개선을 포착할 수 있음을 보여주었습니다. 이는 '완벽한' 단백질 서열이 단 하나의 경직된 점이 아니라, 많은 좋은 옵션이 존재하는 풍경(landscape)임을 시사합니다. 공동 방식은 단백질이 안정적이고, 유전자를 읽기 쉬우며, 제조 규칙이 충족되는 그 풍경 위의 지점을 찾아내는 것입니다. 또한 그들은 이 접근 방식이 박테리아 대 인간 세포와 같은 서로 다른 유형의 세포에서 어떻게 작동하는지 테스트했으며, 구체적인 요구 사항은 다르지만 두 호스트 모두에 성공적으로 적응함을 확인했습니다.

이러한 성공에도 불구하고, 연구진은 자신의 방법이 압도적인 우위를 점하지 못하는 부분에 대해서도 주의 깊게 언급했습니다. 단백질 생산 속도를 제어하는 유전자의 특정 부분에 대해서는, 단백질을 건드리지 않고 유전자의 글자만 바꾸는 것만으로도 대부분의 개선을 달성할 수 있다는 것을 발견했습니다. 이는 어떤 작업에서는 기존 방식이 여전히 꽤 괜찮다는 것을 확인시켜 줍니다. 그러나 단백질의 안정성 및 세포의 정화 시스템과의 상호작용과 관련된 더 넓은 범위의 문제들에 대해서는 공동 접근 방식이 필수적입니다. 이 연구는 단백질 설계 분야가 유전자를 부차적인 고려 사항으로 취급해 왔으나, '데 노보(de novo)' 단백질의 경우 유전자가 주요한 제약 조건이라고 결론짓습니다. 단백질과 유전자를 함께 해결함으로써, 과학자들은 이론적으로 타당할 뿐만 아니라 실제로 실행 가능한 설계를 만들어낼 수 있으며, 이를 통해 디지털 창조물을 실제 작동하는 분자로 더 많이 전환할 수 있습니다.