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AI 학습모델 활용 단백질 변형 정밀 검출 기술 개발 암과 같은 난치성 질환은 세포 내부에서 일어나는 미세한 변화에서 시작되는 경우가 많아 정확한 원인을 규명하는 데 어려움이 따른다. 세포가 스트레스를 받을 때 나타나는 단백질의 미세한 변형은 질병과 밀접하지만, 기존 기술로는 이를 정확히 구분하기 어려운 것들이 많다. 이로 인해 질병의 근본 원인을 분자 수준에서 추적할 수 있는 새로운 분석 기술에 대한 요구가 커지고 있다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 오상록) 화학생명융합연구센터 이철주 박사 연구팀은 인공지능(AI) 학습모델을 활용해 기존에는 분석이 어려웠던 특이 단백질 변형을 정밀하게 찾아내는 기술을 개발했다고 밝혔다. 이번 기술은 세포 스트레스 반응 과정에서 극히 드물게 나타나는 단백질 변형을 가짜 신호와 구분해 정확히 검출할 수 있는 것이 특징이다. ▲KIST 이철주 박사 연구팀이 주목한 ‘아르기닐화’는 단백질에 특정 아미노산이 붙어 단백질을 분해하거나 기능을 조절하는 신호로, 이 과정에 이상이 생기면 신경세포 손상이나 암 발생 등으로 이어질 수 있다. 그러나 아르기닐화 신호는 생체 내 존재량이 매우 적고 가짜 신호와 특성이 비슷해 기존 분석 기술로는 실제 신호를 구분하기 어려웠다. 연구팀은 이를 해

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