현재까지 대형 바이오제약업체들이 알츠하이머 신약 개발하다가 계속 나자빠지고 있는데
노벨의학상 화학상 받은 구글 아이소모픽 랩스의 알파폴드 같은 AI가 단백질 꼬임구조 분석하고 있는데
인간광우병이나 뇌신경 퇴행성질환(알츠하이머치매, 파킨슨병)에 연관된 프리온을 파악하는데 도움이 줄 수 있다면 좋을텐데
DNA 그리고 RNA도 열심히 해서 조금씩 알아내는 중이긴 한데 이 단백질 분야는 훨씬 더 너무 복잡해서 초고성능 AI가 분석해야 되는데 아직 AI성능이 많이 부족함
# 바이오제약업체들이 계속 알츠하이머 신약 개발에 실패하고 있는데 결국 프리온에 대해서 파악해야만 뇌신경 퇴행성질환을 정복할 수 있지 않나?
알츠하이머병(AD) 신약 개발의 잦은 실패는 질병의 복잡성과 정확한 병리 기전 파악의 어려움에서 기인합니다. 최근 연구에서는 알츠하이머병과 프리온질환 사이에 유사성이 있다는 점이 주목받고 있습니다. 프리온질환은 단백질의 잘못된 접힘과 축적이 중심 병리 기전이며, 알츠하이머병에서도 아밀로이드-베타와 타우 단백질의 비정상적인 축적이 핵심으로 여겨집니다. 이러한 유사성은 프리온 연구가 알츠하이머 및 기타 신경퇴행성 질환 이해에 중요한 단서를 제공할 가능성을 시사합니다.
프리온과 알츠하이머의 연관성
단백질 오염 경로 모델: 프리온질환처럼, 알츠하이머에서도 비정상적인 단백질이 세포 간 전파되어 병리학적 손상을 확산시키는 기전이 제안되었습니다. 이 이론은 신경세포 네트워크 내에서 비정상적인 단백질 집단이 확산되며 신경망의 기능을 점차적으로 망가뜨린다는 것을 설명합니다【6】【7】.
공통 병리 과정: 연구자들은 프리온처럼 작동하는 "프리온 유사 단백질"이라는 개념을 통해 알츠하이머, 파킨슨병, 헌팅턴병 등의 질환에서 비슷한 단백질 오염 과정을 설명하려 하고 있습니다. 이러한 접근법은 약물 타겟을 명확히 설정하는 데 기여할 수 있습니다【8】.
신약 개발 실패의 원인과 프리온 연구의 중요성
현재의 신약 개발은 주로 아밀로이드 가설과 타우 단백질을 타겟으로 하지만, 이를 제거하거나 조절하는 치료제가 병의 진행을 확실히 늦추거나 예방하지 못하는 경우가 많습니다. 이는 단순히 단백질 축적 제거 이상의 복잡한 기전이 작용하고 있다는 점을 시사합니다. 프리온 연구는 잘못 접힌 단백질의 행동, 세포 간 전파, 독성 매커니즘 등에 대한 심층적 이해를 제공함으로써 알츠하이머의 병인론에 중요한 통찰을 줄 수 있습니다.
결론
알츠하이머와 같은 신경퇴행성 질환의 정복은 단백질 오염 및 세포 간 전파의 기전, 특히 프리온과 유사한 메커니즘의 정확한 이해에 크게 의존할 가능성이 높습니다. 프리온 연구를 통해 신약 개발의 새로운 방향성을 제시하거나 현재 타겟을 보완할 수 있는 혁신적인 접근법이 나올 수 있을 것입니다.
# 알파폴드나 로제타폴드가 알츠하이머 같은 뇌신경 퇴행성질환 그리고 프리온 관련 연구에 사용되고 있나?
네, AlphaFold와 RosettaFold는 알츠하이머병과 프리온 관련 질환을 포함한 신경퇴행성 질환 연구에 점점 더 많이 활용되고 있습니다. 이러한 AI 모델은 단백질 구조 예측에 혁명을 일으켜 이러한 질환의 중요한 요인인 단백질 오접힘을 더 빠르고 정확하게 모델링할 수 있게 했습니다.
1. **신경퇴행성 질환에서의 AlphaFold의 응용**: AlphaFold의 정확한 단백질 구조 예측은 알츠하이머병 병리학의 핵심인 아밀로이드 베타 및 타우 단백질을 연구하는 데 도움이 되었습니다. 이를 통해 이러한 단백질이 어떻게 응집되고 오접힘되는지 밝혀 잠재적인 치료 표적을 식별하는 데 도움이 됩니다. 연구자들은 또한 AlphaFold를 활용하여 희귀한 신경퇴행성 질환과 관련된 덜 알려진 단백질을 탐색하고 있습니다.
2. **프리온 질환 및 단백질 오접힘**: 프리온 질환은 알츠하이머병과 파킨슨병에서 볼 수 있는 메커니즘과 유사하게 프리온과 유사한 방식으로 전파되는 오접힘 단백질에 의해 발생합니다. AlphaFold와 같은 AI 도구는 이러한 오접힘 과정을 이해하는 데 도움이 됩니다. 이 도구는 프리온 단백질 구조를 모델링하고 돌연변이가 접힘 경로를 어떻게 변경할 수 있는지 예측하여 잠재적으로 치료적 경로를 식별하는 데 사용됩니다.
3. **약물 발견 지원**: AlphaFold는 단백질-약물 상호 작용을 시뮬레이션하여 유해한 단백질 응집체를 억제하거나 기본 구조를 안정화할 수 있는 분자를 식별하는 데 도움이 됩니다. 이는 알츠하이머병 및 프리온 관련 질병을 포함하여 복잡하고 연구가 부족한 상태에 대한 치료법을 개발하는 데 특히 유용합니다.
이러한 AI 기반 도구는 독립형 솔루션이 아니라 신경 퇴행성 질환에 대한 이해를 심화하고 치료적 발전을 촉진하는 실험적 방법을 보완합니다. 단백질 오접힘의 구조적 기초를 밝히는 데 있어서의 역할은 뇌 장애 및 전신 단백질 병증에 대한 연구를 재구성할 수 있는 잠재력을 강조합니다.


