우리 연구실은 X-ray 결정학과 극저온 전자현미경(Cryo-EM) 기술을 활용하여 식중독균의 분자적 구조와 병리학적 기작을 심층적으로 규명하고 있습니다. 이러한 첨단 구조생물학적 접근법은 식중독균의 핵심 단백질 및 효소의 3차원 구조를 원자 수준에서 밝히는 데 중점을 두고 있습니다. 이를 통해 식중독균의 생존, 증식, 독성 발현과 관련된 분자적 원리를 이해하고, 식품 안전성 향상에 기여할 수 있는 과학적 근거를 마련하고 있습니다. 특히, 식중독균의 포자 형성 과정에서 관여하는 단백질 복합체의 구조적 특성과 조립 메커니즘을 규명함으로써, 포자 형성 억제 및 제어를 위한 새로운 전략을 제시하고 있습니다. Cryo-EM을 통한 고해상도 구조 분석은 기존의 X-ray 결정학으로는 접근이 어려웠던 대형 단백질 복합체나 막단백질의 구조 해석에 큰 역할을 하고 있습니다. 이와 더불어, 다양한 식중독균 종에 대한 비교 구조 분석을 통해 보편적이면서도 종 특이적인 병리 기작을 밝혀내고 있습니다. 이러한 연구는 식품 산업 현장에서 발생할 수 있는 식중독 사고의 예방과 신속한 대응을 위한 분자 진단 및 제어 기술 개발로 이어지고 있습니다. 궁극적으로, 구조생물학적 연구를 기반으로 한 식중독균 제어 기술은 국민 건강 증진과 식품 산업의 경쟁력 강화에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

AI(인공지능) 기술을 접목한 단백질 설계 및 효소 개량 연구는 우리 연구실의 또 다른 핵심 분야입니다. 최근에는 딥러닝 및 트랜스포머 기반의 대형 언어 모델(PLM)을 활용하여 인공 단백질(miniprotein, nanobody 등)과 효소의 구조 및 기능을 예측하고, 목적에 맞게 설계하는 연구를 활발히 수행하고 있습니다. 이러한 AI 기반 단백질 설계는 기존의 실험적 방법에 비해 시간과 비용을 획기적으로 절감하면서도, 기존에 존재하지 않았던 새로운 기능성 단백질 및 바이오소재를 창출할 수 있는 혁신적 접근법입니다. 특히, 식품 안전성 향상, 바이오필름 억제, 신약 개발 등 다양한 응용 분야에서 활용 가능한 단백질 및 효소의 설계와 개량에 중점을 두고 있습니다. 예를 들어, 식중독균의 병원성 인자를 표적하는 인공 단백질이나, 식품 내 유해물질을 분해하는 효소의 활성 및 안정성을 AI로 예측·최적화하여 실제 산업 현장에 적용하고 있습니다. 또한, AI를 활용한 단백질-리간드 상호작용 예측, 단백질 구조 예측, 효소 활성 부위 설계 등 다양한 연구가 진행되고 있습니다. 이러한 연구 성과는 특허 출원 및 기술이전, 산업체 협력 등으로 이어지며, 바이오소재 산업의 발전과 식품 및 생명과학 분야의 혁신에 크게 기여하고 있습니다. 앞으로도 AI와 구조생물학의 융합을 통해 맞춤형 바이오소재 개발 및 신약 개발의 새로운 패러다임을 제시할 계획입니다.

노화와 퇴행성 뇌질환(알츠하이머병 등)의 분자적 병리 기작을 구조생물학적으로 규명하는 연구도 우리 연구실의 주요 연구 분야입니다. 특히, 세포핵 중간세사 단백질인 라민(lamin)과 SOD1(초산화물 디스뮤타제) 단백질의 구조 및 변형이 노화와 신경퇴행성 질환의 발병에 미치는 영향을 심도 있게 분석하고 있습니다. 이를 위해 X-ray 결정학, Cryo-EM, 분자역학 시뮬레이션 등 다양한 첨단 기법을 활용하여 단백질의 구조 변화와 기능적 변화를 규명하고 있습니다. 라민 구조의 변화가 세포 노화 및 핵 변형, 유전병(조로증 등)과 어떤 연관이 있는지, SOD1 단백질의 변형이 ALS(근위축성 측삭경화증)와 같은 신경퇴행성 질환의 병리적 원인과 어떻게 연결되는지에 대한 연구를 진행하고 있습니다. 또한, 천연물(모린, 갈릭산 등)이나 합성 저분자 화합물이 이러한 단백질의 비정상적 응집이나 변형을 억제하는 분자적 메커니즘을 밝히고, 이를 기반으로 한 예방 및 치료 전략을 제시하고 있습니다. 이러한 연구는 노화 및 퇴행성 뇌질환의 조기 진단, 예방, 치료를 위한 새로운 바이오마커 및 치료제 개발로 이어지고 있습니다. 구조생물학적 접근을 통해 질병의 근본 원인을 밝히고, 맞춤형 치료법 개발에 기여함으로써, 건강한 노화와 삶의 질 향상에 중요한 역할을 하고 있습니다.