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구조생물학 Structural Biology

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구조 연구  생물학 (Structural Biology)

구조연구는 생정보학의 가장 오래된 분야의 하나로 아직까지도 가장 중심적인 역할을 한다고 해도 과언이 아니다. 이는 궁극적으로 분자구조가 생명의 기능을 조정하는데 가장 구체적인 역할을 가지고 있기 때문이다. 그래서 단백질의 구조를 예측하는데 아직도 많은 과학자들이 생정보학 자료를 이용하고 있다. 의약품을 개발하는데 있어서도, 궁극적으로 분자의 정밀한 구조를 알아야 하는 경우가 대부분이다.

4) 단백질 데이타베이스: 단백질의 구조 규명이 느리기 때문에, 아주 극소수의 단백질구조만이 알려져 있다. 그러므로, 단백질 서열의 기능을 잘 설명해 놓은 데이타베이스가 필요할 때가 많다.  PIR, TREMBL 과 SWISSPROT 등이 이런 목적으로 만들어 진 것인데, 특히 Swissprot 은 수 십명의 생물학자가 직접 논문을 읽고 분석 정리하여 단백질의 기능들을 적어 놓은 것이다. 이 밖에도 많은 다른 단백질 데이타베이스가 있는데, 특히 단백질 조각(domain)들을 정리해놓은 것들이 많다 (prosite, Pfam, 등). 이 들중 앞으로 매우 중요한 것으로는 모든 단백질간의 비슷함을 정리해놓은 PairsDB 라는 것이 있다. 데이타베이스의 종류는 보통 단순한 ASCII 파일과 릴레이셔널 (relational) 데이타베시스가 많이 쓰이는데, 강력한 릴레이셔널 데이타베이스가 미래에는 아주 중요하 역할을 할 것이다. 불행히도, 아직 생정보학의 요구를 만족시키는 것이 없다. 현재 IBM, Oracle, HP, Sun, 등의 큰 컴퓨터 회사가 생정보학의 방대한 정보를 겨냥한 데이타 처리에 큰 관심을 나타내고 있다.

생정보학의 가장 큰 미래 과제가 바로 여러 분자들이 유전체와 세포내에서 어떻게 유기적으로 상호 작용을 하는가를 연구하는 것이다. 이것은 바로 생명체의 본질이 무엇인가라는 질문과 직결된다. 현재 많은 새 생정보학자들이 이 문제에 뛰어들기 시작했는데 실험데이타가 너무 작아서 아직도 큰 성과가 없다. 최근에는 질량분석기(Mass Spectrometer), Yeast 2 Hybrid sytem 등을 사용한 단백질의 상호작용분석이 가능해지고 있다. 상호작용의 핵심은 삼차원 구조들간의 물리적 접촉과 유전자들 간의 진화적 접촉 두 가지이다. 구조연구를 통해 물리적 접촉을 연구하는 방법 (PSIMAP) 이 최근에 개발되었고, 이는 단백질의 진화적인 접촉의 이해에도 도움이 된다. 또 단순히 서열만을 연구함으로 해서 단백질이 상호 작용을 예측할 수 있는데, 이는 유전자 융합 (fusion) 을 응용한 것이다. 이 생각에 바탕을 두고 이미 생정보학 회사가 미국에 만들어졌는데, 문제는 서열상의 상호작용은 효소와 같은 특정한 단백질에 적용되고 실제의 물리적 상호작용의 검증이 필요하다. 진화적인 측면의 단백질 상호작용은 일본의 KEGG 같은 생물학적대사 데이타베이스에서 찾아 볼 수도 있다. 이는 두 단백질이 하나의 매개물(substrate) 을 사이에 두고 서로 간접적으로 어떻게 상호작용 하는가를 연구하는 것이다. 현재 약 5 개정도의 팀들이 단백질-단백질간의 상호작용을 연구하고 있고 이미 몇 개의 데이타베이스가 인터넷에 올려져있다 (MIPS Germany, DIP Eisenberg UCLA 등). 단순한 데이타베이스에서 그라프이론 등을 통한 분석연구가 최근 발표 되었는데, 생물학적 상호작용 네트워크가 인터넷과 비슷한 Scale-free 네트워크란 결과가 있다. 단백질과 DNA의 상호작용데이타베이스 (Dpinteract) 는 유전자 조작의 중요한 정보를 제공한다. DNA 는 단백질의 중요한 리건드(ligand) 인데 이 두 분자의 접촉을 통해 유전자의 제어가 이루어진다. 특정한 단백질은 특정한 DNA의 부분에 결합하는데 이 두 분자는 유기적으로 진화를 하기 때문에 어느 한쪽을 통해서 다른 분자의 기능을 알수 있을 때가 많다. 예를 들면 한 DNA 결합단백질 가족들을 연구 함으로써 어떤 DNA 서열이 어떠한 제어를 하는가 하는 것 등을 알 수가 있다. 그래서, DNA 결합단백질과 단백질결합 DNA 의 데이타베이스들이 만들어 지고 있는데, 이는 아주 중요한 상업적 가치를 지닐 수 있고, 이미 회사들이 존재하고 있다. RNA 와 단백질, RNA와 DNA 의 상호 작용은 특정한 규칙이 없어 생정보학의 방법개발이 매우 어려운 경우에 속한다. 이것은 생정보학이 항상 적정한 수준의 컴퓨터로 처리할 수 있는 자료에 기반을 두고 자동적 전산처리가 가능한 문제들에 장점을 가지고 있기 때문이다. 또 여러 가지 화학물질 들과 유기적 분자의 상호작용은 화학정보학의 (chemoinformatics) 분야이기도 하며 이미 그러한 데이타베이스 들이 있다

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