새로운 감염병의 분자 스위치를 찾다

대부분의 신종 감염병은 에볼라(Ebola), HIV, 독감(flu), 코로나19(Covid-19)와 같이 동물에서 인간으로 전파되는 병원체에 의해 발생합니다. 케임브리지 대학교(University of Cambridge)의 Clare Bryant 교수는 Co-Scientist를 사용하여 병원체가 종간을 뛰어넘을 때 인체에서 패혈증(sepsis)과 같은 심각한 질병을 유발하는 분자 스위치를 찾고, 이러한 발생을 예방하기 위한 새로운 접근법을 모색하고 있습니다.

Bryant는 Co-Scientist를 테스트하며 조류와 인간의 독감에 관한 연구 중 하나인 자신의 보조금 제안서 요약본과 실험실의 연구 질문들을 입력했습니다. 이 도구는 유망한 가설 세트를 생성하고 순위를 매겼는데, 그중 일부는 이미 그녀가 고려했던 것이었고, 일부는 아직 생각하지 못했던 것이었습니다. 특히 생소한 가설들이 가장 흥미로웠습니다.

보조금이 지원되자 Bryant는 전체적이고 상세한 제안서를 입력했습니다. 나중에 브뤼셀행 기차에서 그 결과를 읽다가 그녀는 '아하!'의 순간을 경험했습니다. Co-Scientist가 그녀의 관심 영역에 없었던 단백질을 우선순위에 두었고, 이 단백질은 이미 그녀가 관심을 가지고 있던 여러 신호 전달 경로(signalling pathways)와 연결되어 있었습니다. 그녀는 남은 한 주 동안 이 단백질에 더 많은 데이터를 제공하고 싶다는 강한 열망을 느꼈습니다.

실험실로 돌아와서, 그녀는 Co-Scientist 내에서 기밀로 유지했던 미발표 자료들을 추가했습니다. 이러한 상호 작용(back-and-forth)이 거듭될수록 가설들은 더욱 구체화되어, 후보 단백질 수준에서 실험실이 집중할 수 있는 특정 아미노산(amino acids)까지 좁혀졌습니다.

Bryant의 팀은 현재 이 정제된 가설들을 테스트하기 위해 아미노산 돌연변이가 포함된 세포주를 만들고 있습니다. 원래 정확한 아미노산을 식별하는 데는 보통 2~3년의 실험 작업이 필요했을 것입니다. 하지만 그녀가 말하길, Co-Scientist와의 작업을 통해 올바른 목표 지점(targets)에 도달했다면, 그들의 연구실은 현재 6개월 만에 이 과정을 완료할 수 있는 궤도에 올라있습니다.