Empirical substitution models of SARS-CoV-2 protein evolution for phylogenetic inference
본 연구는 SARS-CoV-2 단백질에 특화된 새로운 경험적 치환 모델을 개발하고 검증하였으며, 이 모델들이 기존의 일반론적 모델들에 비해 더 정확한 계통 발생적 추론과 생물학적으로 현실적인 진화 예측을 산출한다는 것을 입증한다.
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매우 유명하고 매우 바쁜 유명 인사의 가계도를 추적하려고 한다고 상상해 보십시오. 이를 위해 당신은 시간이 흐름에 따라 한 가족 구성원이 다른 구성원으로 변할 확률이 얼마나 되는지를 알려주는 규칙 책이 필요합니다. 생물학의 세계에서 이 규칙 책은 "치환 모델(substitution model)"이라고 불립니다. 과학자들은 이 모델들을 사용하여 바이러스, 동물, 식물의 가계도(계통수)를 만듭니다. 목표는 누가 누구와 관련이 있는지, 그리고 시간이 지나며 어떻게 변했는지를 알아내는 것입니다. 하지만 시중에 나와 있는 대부분의 규칙 책은 "일반론적인" 가이드입니다. 이는 마치 케이크를 굽는 것부터 스테이크를 굽는 것까지 모든 것을 다루려는 일반적인 "요리법" 책처럼, 다양한 종류의 단백질에 대해 대략적으로 작동하는 방식입니다. 문제는 서로 다른 단백질들이 매우 구체적인 역할과 규칙을 가지고 있다는 점입니다. 바이러스의 엔진 역할을 하는 단백질(프로테아제)은 바이러스가 세포를 여는 열쇠 역할을 하는 단백질(스파이크 단백질)과는 다른 규칙을 가집니다. 만약 특정 직업에 일반적인 규칙 책을 사용한다면, 당신의 가계도는 다소 흔들리고 부정확하게 보일 수 있습니다. 이는 특히 바이러스가 빠르게 진화하며 세상을 변화시키고 있는 SARS-CoV-2의 경우 더욱 그렇습니다. 지금까지 과학자들에게는 이 바이러스의 단백질에 특화된 맞춤형 규칙 책이 없었으며, 이는 곧 사각형 못을 둥근 구멍에 끼워 맞추려던 것과 같았습니다.
이 연구에서 연구자들은 SARS-CoV-2를 위한 자신들만의 맞춤형 규칙 책을 쓰기로 했습니다. 그들은 수천 개의 실제 바이러스 서열을 조사하여, 바이러스의 주요 프로테아제, 파파인 유사 프로테아제, 스파이크 단백질, 그리고 바이러스 전체 패키지 내에서 아미노산(단백질의 구성 요소)들이 정확히 어떻게 자리를 바꾸는지 살펴보았습니다. 이것은 마치 바이러스의 거대한 실시간 댄스 플로어를 지켜보며 어떤 무용수가 실제로 파트너를 바꾸고 어떤 무용수가 제자리에 머무르는지를 보는 것과 같습니다. 그들은 이 바이러스가 일반적인 규칙 책에서는 놓칠 법한 고유한 댄스 동작을 가지고 있다는 것을 발견했습니다. 예를 들어, 바이러스의 프로테아제(다른 단백질을 절단하는 효소)에서는 구조가 매우 촘촘하고 취약하기 때문에 특정 교체가 매우 드물게 일어나는 반면, 스파이크 단백질은 훨씬 더 유연하여 특히 바이러스가 우리의 면역 체계로부터 숨는 데 도움이 되는 격렬한 변화를 허용한다는 것을 발견했습니다.
팀은 그들의 새로운 맞춤형 규칙 책을 기존의 일반적인 규칙 책들과 비교 테스트했습니다. 그들은 두 가지 방식으로 이를 수행했습니다. 첫째, 탐정이 단서에 가장 잘 부합하는 이론을 확인하듯, 어떤 규칙 책이 자신들이 수집한 실제 데이터를 가장 잘 설명하는지 확인했습니다. 그들의 맞춤형 모델은 거의 매번 승리했으며, 이는 이 특정 바이러스가 어떻게 진화하는지를 설명하는 데 훨씬 더 뛰어나다는 것을 보여주었습니다. 둘째, 그들은 컴퓨터 시뮬레이션을 실행하여 새로운 규칙과 기존 규칙을 사용하여 바이러스가 미래의 시간 속으로 진화하도록 했습니다. 그들은 결과로 나온 단백질의 "접힘 안정성(folding stability)"을 확인했습니다. 이는 마치 종이학으로 만든 것이 새로운 규칙을 사용했을 때 형태를 잘 유지하는지, 아니면 기존의 규칙을 사용했을 때 형태가 무너지거나 너무 딱딱해지는지를 확인하는 것과 같습니다. 새로운 SARS-CoV-2 특화 모델을 사용하여 진화한 단백질들은 자연계에서 발견되는 실제 바이러스 단백질과 매우 흡사하게 형태를 잘 유지했습니다.
연구진은 이 새로운 바이러스 특화 모델을 사용하는 것이 SARS-CoV-2가 어떻게 변화하고 있는지에 대한 훨씬 더 명확하고 정확한 그림을 제공한다고 결론지었습니다. 그들은 최선의 결과를 얻기 위해서 과학자들이 "하나의 크기로 모두 통하는(one-size-fits-all)" 규칙 책을 사용하는 것을 멈추고 이 맞춤형 가이드로 전환해야 한다고 제안합니다. 이 연구는 이 모델들이 시뮬레이션에서 작동하고 데이터를 더 긴밀하게 설명한다는 것을 보여주지만, 저자들은 이것이 바이러스의 과거를 이해하고 미래의 움직임을 예측하는 데 있어 중요한 단계이며, 지속되는 바이러스와의 전쟁에서 우리가 한 발 앞서 나갈 수 있도록 도와준다고 언급했습니다.
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