AlphaFold 기반 전사 인자-DNA 인터페이스 구조 예측 및 진화적 제약 분석

AlphaFold와 같은 인공지능 플랫폼을 활용하여, 특정 전사 인자(Transcription Factor)가 목표하는 DNA 결합 인터페이스의 3차원 구조를 예측하고, 이를 통해 해당 상호작용의 진화적 제약을 분석하는 학제 간 연구 분야이다.

연구 방법론 및 주요 성과

• AI 모델을 활용하여 알려지지 않은 혹은 실험적으로 확인하기 어려운 단백질-핵산 결합 구조의 높은 정확도로 예측한다.
• 예측된 구조 정보를 바탕으로 돌연변이 민감성을 분석함으로써 해당 인터페이스가 진화적으로 얼마나 강하게 보존되어 왔는지(진화적 제약) 정량화한다.

대표적인 연구 그룹들은 이 기술을 활용하여 복잡한 유전자 발현 조절 메커니즘을 해독하며, 이는 궁극적으로 정밀의료 타겟 발굴에 기여할 것으로 기대된다. 구조생물학, 생명과학 인공지능, 전사체학