Proteome-scale peptide-based reductive exploration for the regulation of protein-protein interactions
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(전략형)
2026년
2710115142
과학기술정보통신부
한국연구재단
한국과학기술연구원
서문형
4명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2025.09.01 ~ 2028.08.31
1.8억원
1.8억원
기초연구
출연연구소
서울특별시 성북구
생명과학 > 생화학/구조생물학 > 단백질 구조와 기능
인공지능기반 단백질 서열 예측 기술을 활용한 PPI에 특화된 기능성 펩타이드 서열 설계를 통해 세포 내 미개척 PPI 조절 펩타이드를 탐색함으로써, 인체 염증 및 세포사멸 신호전달의 핵심인 염증복합체 PPI에 대한 새로운 조절 전략을 제시하고자 함.
1. 단백질 상호작용에 특화된 α-helix 기반 펩타이드 라이브러리 설계Proteome-scale α-helix 서열 추출 및 3단계 생성형 AI 모델을 활용한 100만개 규모의 펩타이드 라이브러리 구축2. 염증복합체 DFD에 결합하는 펩타이드 스크리닝DFD 발현 테스트를 통한 20종 이상의 타겟 선정과 phage display 스크리닝을 통한 DFD 결...
● AI를 이용한 단백질 상호작용 특화 기능성 펩타이드 서열의 다양성 확보는 기존에 탐색하지 못했던 (자연계에 존재하지 않는) 미개척 PPI 조절 펩타이드 서열의 탐색을 가능하게 하며, 표적 특이적인 결합 펩타이드 서열의 발굴 가능성을 극대화할 수 있는 전략임. ● 본 연구를 통해 생산하게 될 신호전달 단백질 복합체 조절 펩타이드 정보와 AI를 이용한 서열...