바이러스는 어디에서 왔을까?

AlphaFold와 AI가 푸는 진화의 미스터리

(이 기사는 네이처를 인용한 기사입니다.)

인공지능(AI)이 바이러스 계통수를 새로 그리고 있다. AlphaFold와 챗봇에서 영감을 받은 ‘단백질 언어 모델’이 생성한 예측 단백질 구조는 인간을 감염시키는 병원체와 새로운 위협을 포함하는 바이러스 가족에서 놀라운 연결고리를 발견했다.

과학자들의 바이러스 진화에 대한 이해는 대부분 게놈 비교에 기반한다. 하지만 특히 RNA로 구성된 게놈을 가진 바이러스의 번개처럼 빠른 진화와 다른 생물로부터 유전 물질을 획득하는 경향은 유전자 서열이 바이러스 간의 깊고 먼 관계를 숨길 수 있으며, 이는 조사하는 유전자에 따라 달라질 수 있다.

반면에 바이러스 유전자가 암호화한 단백질의 모양, 즉 구조는 천천히 변하는 경향이 있어 이러한 숨겨진 진화적 연결을 찾아낼 수 있다. 그러나 대규모로 단백질 구조를 예측할 수 있는 AlphaFold와 같은 도구가 등장하기 전까지는 전체 바이러스 가족의 단백질 구조를 비교할 수 없었다고 영국 글래스고 대학의 분자 바이러스학자 조 그로브는 말한다.

이번 달 네이처(Nature)에 발표된 논문에서, 그로브와 그의 팀은 플라비바이러스에서 구조 기반 접근법의 힘을 보여준다. 플라비바이러스는 C형 간염, 뎅기열, 지카 바이러스뿐만 아니라 주요 동물 병원체와 인간 건강에 새로운 위협이 될 수 있는 종을 포함한다.

바이러스는 어떻게 세포에 침입하는가

플라비바이러스 진화에 대한 연구자들의 이해는 주로 유전 물질을 복제하는 느리게 진화하는 효소의 서열에 기반해왔다. 그러나 연구자들은 플라비바이러스가 세포에 침입할 때 사용하는 ‘바이러스 진입’ 단백질의 기원에 대해 놀라울 만큼 적게 알고 있으며, 이는 감염시킬 수 있는 숙주의 범위를 결정한다. 그로브는 이 격차가 매년 수십만 명의 생명을 앗아가는 C형 간염에 대한 효과적인 백신 개발을 늦추었다고 주장한다.

“서열 수준에서는 너무나 달라서 관련이 있는지 아닌지 알 수 없다”고 그는 말한다. “단백질 구조 예측의 등장은 전체적인 의문을 풀어주었고, 우리는 것들을 아주 명확하게 볼 수 있다.”

연구자들은 딥마인드의 AlphaFold2 모델과 메타(Meta)에서 개발한 구조 예측 도구인 ESMFold를 사용하여 458종의 플라비바이러스에서 나온 단백질에 대해 33,000개 이상의 예측 구조를 생성했다. ESMFold는 수천만 개의 단백질 서열로 훈련된 언어 모델에 기반한다. AlphaFold와 달리 유사한 단백질의 다중 서열 정렬에 의존하지 않고 단일 입력 서열만 필요하므로 가장 신비한 바이러스를 조사하는 데 특히 유용할 수 있다.

예측된 구조를 통해 연구진은 알려진 플라비바이러스와 매우 다른 서열을 가진 바이러스 진입 단백질을 식별할 수 있었다. 그들은 몇 가지 예상치 못한 연결을 발견했다. 예를 들어, C형 간염을 포함하는 바이러스 하위 집합은 돼지에서 출혈열을 일으키는 돼지열병 바이러스와 다른 동물 병원체를 포함하는 페스티바이러스에서 발견한 시스템과 유사한 시스템을 사용하여 세포를 감염시킨다.

AI를 활용한 비교는 이 진입 시스템이 많은 다른 플라비바이러스의 것과는 구별된다는 것을 보여주었다. “C형 간염과 그 친척들의 진입 시스템이 어디서 왔는지 우리는 모른다. 아마도 그 바이러스들이 오래 전에 ‘발명’했을 수 있다”고 그로브는 말한다.

박테리아로부터 훔친 것

예측된 구조는 또한 지카와 뎅기열 바이러스의 잘 연구된 진입 단백질이 거대한 게놈을 가진 ‘이상하고 놀라운’ 플라비바이러스, 예를 들어 인간에게 열을 일으킬 수 있는 하세키 진드기 바이러스의 것과 동일한 기원을 가지고 있음을 밝혔다. 또 다른 큰 놀라움은 일부 플라비바이러스가 박테리아로부터 훔친 것으로 보이는 효소를 가지고 있다는 발견이었다.

“이것은 전례가 없는 일이다”라고 호주 시드니 대학의 바이러스학자 메리 페트론은 말한다. 그녀의 팀이 올해 특히 이상하고 놀라운 플라비바이러스 종에서 유사한 도난을 발견하지 않았다면 말이다. “유전적 해적 행위가 플라비비리디드의 진화 형성에 이전에 생각했던 것보다 더 큰 역할을 했을 수 있다”고 그녀는 덧붙인다.

스위스 로잔 대학의 계산생물학자 데이비드 모이는 플라비바이러스 연구는 빙산의 일각이며, 다른 바이러스와 심지어 일부 세포 생물의 진화 역사도 AI로 재작성될 가능성이 높다고 말한다. 그는 “우리는 새로운 세대의 도구로 그들의 이야기를 다시 쓰게 될 것”이라며 “이제 우리가 좀 더 멀리 볼 수 있게 되었으니, 이 모든 것들이 조금씩 업데이트되어야 할 것”이라고 말한다.

참고 자료

doi: https://doi.org/10.1038/d41586-024-02970-w

Mifsud, J. C. O. et al.Naturehttps://doi.org/10.1038/s41586-024-07899-8 (2024).