AlphaFold를 활용한 전사 인자-DNA 결합 인터페이스의 구조적 안정성 예측 워크플로우

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AlphaFold와 같은 고급 AI 모델을 활용하여 특정 전사 인자가 DNA 결합 부위에 결합할 때 형성되는 인터페이스의 구조적 안정성을 예측하는 체계적인 방법론이다.

예측 및 검증 단계

  • 입력 준비: 목표 전사 인자와 해당 DNA 서열 정보를 준비하며, 필요시 단백질의 초기 구조 예측이나 돌연변이 변이체 라이브러리를 생성한다.
  • 구조 예측 실행: AlphaFold 혹은 RoseTTAfold 등을 사용하여 복합체(Protein-DNA complex)의 3차원 구조를 높은 정확도로 모델링한다.
  • 안정성 평가: 예측된 구조를 기반으로 자유 에너지 계산(예: MM/GBSA)을 적용하거나, 특정 상호작용 잔기 간의 거리 및 각도 변화를 분석하여 결합 친화도의 상대적 강도를 평가한다.

이 워크플로우는 실험적 데이터(예: SPR, EMSA)를 대체하거나 보완하여 후보 결합 부위를 선별하고, 유전자 발현 조절 메커니즘에 대한 구조적 통찰력을 제공하는 데 핵심적으로 사용된다. 구조생물학, 생물정보학 기술의 융합 사례이다.