Toward life with a 19-amino acid alphabet through generative artificial intelligence design

Motivation

• Known: 모든 생명체는 20개의 표준 아미노산을 사용하며, 일부 아미노산은 생화학적으로 유사하고 기능적으로 중복될 가능성이 있다. 계산 모델링은 9-12개의 아미노산만으로도 모든 단백질 폴드를 인코딩할 수 있음을 시사한다.
• Gap: 이소루신(Ile)이 실제로 제거 가능한지, 그리고 단순 치환이 아닌 지능형 재설계를 통해 전체 게놈 규모의 필수 단백질 복합체(특히 리보솜)에서 완전히 제거될 수 있는지 명확하지 않았다.
• Why: 더 단순한 아미노산 알파벳을 가진 생명체 구축은 초기 진화의 생화학적 제약을 이해하고, 합성생물학을 통한 최소 설계 원칙을 규명하며, 궁극적으로 더 간단한 구성요소로 만든 합성 생명체를 가능하게 한다.
• Approach: ESM2·MSA Transformer 등 sequence-based language model과 AlphaFold2·ProteinMPNN 등 structure-based model을 결합하여 Ile-free 단백질 변이를 제안하고, DBT(design-build-test) 프레임워크로 반복 검증하여 E. coli 리보솜 단백질 52개 전체의 Ile 잔기를 재설계했다.

Achievement

Fig. 3. Systematic replacement of all Ile residues in the ribosome. (A) Summary results of ∆I recoding of 50 E. coli rib

• 생성형 AI 기반 설계: ESM2, MSA Transformer, ProteinMPNN, AlphaFold2를 활용하여 구조적으로 타당한 Ile-free 변이체를 자동 생성하였으며, 단순 아미노산 치환(Ile→Val/Leu)만으로는 43%의 기능 유지율에 불과했던 반면 지능형 재설계로 현저히 개선됨을 입증했다.
• 리보솜 완전 재설계: 리보솜을 구성하는 52개의 필수 단백질 내 382개의 Ile 잔기 전체를 보정 돌연변이와 함께 치환하면서 상대 세포 적응도 >90% 유지
• 게놈 규모 통합: 21개의 Ile-free 리보솜 소단위를 E. coli 단일 게놈 위치에 통합하여 Ec19 균주 구축
• 장기 안정성: Ec19 균주가 450세대 이상의 연속 배양에서 게놈 안정성을 유지했으며, 전체 게놈 서열 분석 결과 Ile 복귀 돌연변이 미검출

How

Fig. 2. Application of generative models for Ec19 designs. (A) Schematic illustration of the residue masking strategy fo

• Ile 함유 39개의 필수·고발현 단백질에서 단순 Ile→Val/Leu 치환으로 기능 평가하여 기준선 설정
• ESM2 및 MSA Transformer의 masked sequence prediction으로 진화적으로 타당한 대체 아미노산 후보 생성
• AlphaFold2로 설계된 변이체의 구조 예측 및 ProteinMPNN으로 구조 적합성 재평가
• 각 리보솜 단백질의 DBT 반복 루프: 설계(generative model) → 게놈 합성·도입 → 세포 성장 및 기능 검증
• 전체 게놈 서열 분석으로 Ec19 균주의 안정성 및 비의도적 복귀 돌연변이 모니터링

Originality

• 최초의 게놈 규모 단백질 코드 재설계: 기존 연구는 동의어 치환(synonymous mutation)에 국한하였으나, 본 연구는 필수 단백질 복합체인 리보솜의 모든 Ile을 제거하는 비동의어 재코딩을 최초 달성
• 생성형 AI와 정밀 게놈 공학의 통합: 구조 예측과 sequence language model을 조합하여 대규모 단백질 재설계 문제를 해결하는 새로운 파이프라인 개발
• 생화학적 중복성의 실증적 검증: 계산 예측(9-12 AA로 모든 폴드 가능)을 실제 생활 세포에서 부분적으로 구현하여 진화 제약의 본질에 접근
• 장기 게놈 안정성 입증: 450세대 이상 배양에서 의도한 19-AA 알파벳 유지로 단순한 일회적 성공이 아닌 안정적 생명체 구축 입증

Limitation & Further Study

• 부분적 구현: 19-AA 알파벳은 20개 중 1개만 제거한 것으로, 계산상 9-12 AA로의 극단적 단순화에는 미흡하며, 다른 아미노산 제거 가능성은 미탐색
• 리보솜 중심의 국한: 지금까지 리보솜만 재설계했으므로, 기타 필수 대규모 단백질 복합체(예: 복제, 전사 기구)와 전체 게놈 규모의 일관성 있는 재코딩 필요
• 구조 예측 정확도 의존성: AlphaFold2와 ProteinMPNN이 완벽하지 않으므로 설계-검증 루프에서 예상 밖의 기능 손실 가능성 존재
• 세포 성장 감소: 야생형 대비 90% 적응도는 10%의 성장 비용을 의미하며, 추가적인 최적화를 통한 성능 개선 가능성
• 후속 연구 방향: (1) 다른 중복 아미노산(예: 류신, 발린)의 제거 가능성 탐색, (2) 게놈 규모 완전 재코딩 달성, (3) 새로운 생화학적 특성 부여를 통한 합성 생명체 활용

Evaluation

총평: 본 연구는 생성형 AI 기반 단백질 설계와 정밀 게놈 공학을 결합하여 초기 진화 이후 처음으로 19-아미노산 알파벳으로 동작하는 생활 세포를 구축한 획기적 성과로, 합성생물학의 설계 가능성을 한 단계 확장하고 생명의 기본 설계 원칙을 규명하는 데 기여한다.