알파폴드 기반의 단백질-핵산 상호작용 인터페이스 예측과 전사 조절 메커니즘 해석

본 주제는 알파폴드와 같은 구조 예측 AI를 활용하여, 전사 인자나 RNA 결합 단백질(RBP)이 DNA 혹은 RNA와 결합하는 인터페이스의 3차원 구조를 예측하고, 이를 통해 해당 결합이 어떻게 유전자 발현 조절을 매개하는지를 해석하는 융합 연구 분야이다.

구조 예측의 응용

• AI 모델을 사용하여 DNA 또는 RNA 서열에 대한 잠재적 결합 단백질의 결합 친화도 및 결합 포켓의 형태적 특징을 높은 정확도로 예측한다.
• 예측된 구조 정보를 바탕으로, 해당 상호작용이 염색질 리모델링 복합체의 모집이나 전사 개시 단계의 성공 여부에 미치는 구조적 기여도를 분석한다.

이는 단순한 구조 확인을 넘어, 대사체 신호와 같은 외부 요인이 단백질의 구조적 변화를 유도할 때 발생하는 단백질 항상성 및 후성유전학적 결과를 구조적으로 연결하는 데 중요한 역할을 한다. 분자 도킹, 전사 인자, DNA 초나선 구조 등의 개념이 필수적으로 결부된다.