미국 과학자들이 컴퓨터 계산 방법으로 효소를 재설계할 수 있다고 보고했다. 이번 연구에서는 효소 아스파르타제(aspartase)를 비대칭 하이드로아미늄(hydroamination) 반응을 위한 촉매로 전환시키는 것. 공동 연구로 중국 과학자들은 효소의 생산량을 킬로그램 단위로 늘리는데 성공했다고 보고했다. 이를 통해 연구진은 제약 회사나 다른 생활성 화합물에 필요한 매우 순수한 빌딩 블록을 생산할 수 있게 되었다고 밝혔다. 관련 연구는 Nature Chemical Biology에 게재되었다 (DOI: 10.1038/s41589-018-0053-0 ).

효소는 마일드 조건에서 작동하는 천연 촉매이다. 따라서 효소는 에너지가 많이 소비되는 고온 또는 고압 조건의 반응이나 독성 부산물 또는 용매를 사용하는 비촉매 반응에 대한 매력적인 대안으로 주목받고 있다. 그렇지만 한 가지 문제는 효소에 의한 촉매 반응의 범위가 제한적이라는 점이다. 이를 극복하기 위해 과학자들은 천연 효소를 변형시키는데 많은 노력을 기울여 왔다.

효소를 변형하는 전통적인 방법은 실험실에서 단백질 서열을 선택적으로 바꿔줌으로, 변형된 촉매 능력을 가진 효소를 만드는 것이다. 하지만 이 방법은 수 백 또는 수 천개의 변형 효소를 만들어서 시험해봐야 하기 때문에 너무 일이 많다는 문제가 있다. 따라서 효소의 구조 및 특성에 대한 정보를 바탕으로 필요한 변화만으로 합리적으로 설계하는 것이 훨씬 더 효율적이다.

하지만 이것마저도 복잡하기는 마찬가지다. 단백질은 20개의 다른 아미노산으로 구성되어 있는데, 효소 구조에서 4군데의 아미노산을 바꿀 경우, 수 많은 가능성이 나오기 때문에, 컴퓨터를 이용한 작업도 시간이 많이 소요되기는 마찬가지다. 하지만 매우 빠른 몬테카를로(Monte Carlo) 검색 알고리듬을 사용하면 효소의 반응에 대한 동향을 신속하게 찾을 수 있게 된다는 것이 연구진의 설명이다. 이 방법을 사용하면 검색하는데 며칠이면 된다고 연구진은 밝혔다.

그렇지만 이를 위해서도 미리 많은 모델링을 해 볼 필요가 있다. 연구팀은 반응 중심, 아미노산 사이의 거리와 상대적인 위치 및 각도들을 모델링해 봐야 하기 때문이라는 것이 연구팀의 설명이다. 연구팀이 출발점으로 선택한 효소는 아스파르타제이다. 아스파르타제는 탈아민화 효소이지만, 연구진은 역반응이 일어나게 하는 효소를 만들기 원했다고 말한다. 약 100여개의 변형체를 컴퓨터 모델링을 통해 초기 선택했고, 최종적으로 5-20개의 변형체를 실험실에서 실제로 만든 후에, 기대했던 것처럼 기능을 하는지 연구진은 조사했다.

다음 단계는 성공적으로 변형이 된 효소의 생산량을 늘리는 것이었다. 이 분야는 중국 과학자들이 담당했다. 결과는 99%의 입체선택성을 가진 99% 기질 전환이 일어났으며, 생산량도 1 킬로그램이 되었다고 연구진은 밝혔다. 이는 계산 방법을 통해 예측된 효소가 산업 환경 사용에도 적합하다는 것을 보여준 것이라고 연구진은 주장했다.