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Fall 2026 Vol. 27KAIST 공동연구팀이 방대한 생물정보학 데이터를 분석해 mRNA의 핵심 조절 구간인 5′UTR을 새롭게 설계했다. 이 플랫폼은 노화나 비만으로 세포 스트레스가 높아진 환경에서도 단백질 생산력과 면역 반응을 안정적으로 유지한다.

다중 바이오 빅데이터 분석에 기반한 mRNA 의약품 설계를 표현한 AI 생성 이미지 (사진 제공: KAIST)
코로나19 팬데믹 이후 mRNA 백신은 의학계가 가장 주목하는 기술 중 하나로 떠올랐다. 세포에 유전 정보를 전달해 원하는 단백질을 스스로 만들게 함으로써 예방 또는 치료 효과를 내는 방식이다. 그러나 잘 알려진 약점이 있다. 고령층이나 비만 환자의 세포는 같은 mRNA를 주입받아도 단백질을 훨씬 적게 만들어내는 경향이 있어, 정작 약이 가장 필요한 사람들에게서 효과가 떨어질 수 있다는 점이다.
KAIST 바이오및뇌공학과 이영석 교수와 가톨릭대학교 남재환 교수가 이끄는 공동연구팀은 이 문제를 해결할 실마리를 찾아냈다. 연구팀은 단백질 암호화 서열 바로 앞에 위치해 단백질이 얼마나 많이, 얼마나 빨리 만들어질지를 조절하는 mRNA의 핵심 구간인 5′ 비번역 영역(5′UTR)을 정밀하게 재설계했다.
코로나19 팬데믹 이후 mRNA 백신은 의학계가 가장 주목하는 기술 중 하나로 떠올랐다. 세포에 유전 정보를 전달해 원하는 단백질을 스스로 만들게 함으로써 예방 또는 치료 효과를 내는 방식이다. 그러나 잘 알려진 약점이 있다. 고령층이나 비만 환자의 세포는 같은 mRNA를 주입받아도 단백질을 훨씬 적게 만들어내는 경향이 있어, 정작 약이 가장 필요한 사람들에게서 효과가 떨어질 수 있다는 점이다.
KAIST 바이오및뇌공학과 이영석 교수와 가톨릭대학교 남재환 교수가 이끄는 공동연구팀은 이 문제를 해결할 실마리를 찾아냈다. 연구팀은 단백질 암호화 서열 바로 앞에 위치해 단백질이 얼마나 많이, 얼마나 빨리 만들어질지를 조절하는 mRNA의 핵심 구간인 5′ 비번역 영역(5′UTR)을 정밀하게 재설계했다.
연구팀은 특히 노화와 비만에서 공통적으로 나타나는 산화 스트레스에 주목했다. 세포가 이 같은 스트레스를 받으면 단백질을 만드는 능력이 떨어지기 쉽다. 새롭게 설계한 mRNA를 노화·비만 전임상 모델에 적용한 결과, 기존 서열보다 훨씬 많은 단백질이 생성됐고 면역 반응도 강하게 나타났다. 생체 스트레스가 큰 환경에서도 성능이 그대로 유지된 것이다.
이영석 교수는 “이번 연구는 방대한 생물 데이터를 분석해 mRNA가 단백질을 더 잘 만들도록 하는 설계 방법을 찾아낸 것”이라며 “이 기술은 특히 고령층이나 비만 화자처럼 의약품 효과가 떨어질 수 있는 환경에서도 mRNA 백신과 치료제가 잘 작동하도록 하는 데 중요한 기반이 될 것”이라고 말했다.
이 플랫폼은 백신뿐 아니라 효율적인 단백질 생산이 관건인 유전자 치료제, 면역 치료제 등에도 폭넓게 활용될 것으로 기대된다. 가톨릭대학교 윤수빈 박사와 KAIST 조형곤 박사과정생이 공동 제1저자로 참여한 이번 연구 결과는 유전자·세포 치료 분야의 국제 학술지 '몰레큘러 테라피(Molecular Therapy, IF=12.7)'에 1월 2일 온라인 게재됐다. 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단, 식품의약품안전처, 한국보건산업진흥원의 지원을 받아 수행됐다.

그림 1.생물정보학 데이터를 활용한 mRNA 의약품 설계 및 전임상 검증 모식도
(자료 제공: KAIST)