배경

전압 작동성 칼슘 채널(Voltage-gated calcium channels, VGCCs)은 신경세포와 심장근육세포를 비롯한 흥분성 세포에서 전기 신호를 화학 신호로 변환하는 대표적인 막단백질이다. 세포막 전압 변화를 감지해 칼슘 이온을 유입하며, 이로써 세포 생존과 신호 전달이 정교하게 제어되는 구조를 띤다. 특히 L형 칼슘 채널의 통로 형성 소단위체(pore-forming α1-subunit)를 암호화하는 CACNA1D 유전자의 변이가 다양한 임상 질환을 초래한다는 사실은 익히 잘 알려져 있다. 자폐증을 비롯한 신경발달장애(neurodevelopmental disorders)와 내분비계 이상은 물론, 난청(deafness)이나 심장 동방결절 기능 부전(sinoatrial node dysfunction) 같은 치명적인 질환이 대표적인 사례에 해당한다.

기존의 유전체 진단 기법은 환자 데이터베이스에 보고된 기왕력에 의존해 변이의 위험성을 평가하는 방식에 머물렀다. 채널 활성을 직접 통제하는 일부 도메인처럼 기능이 검증된 영역에만 시선이 쏠렸기 때문이다. 그러나 채널 단백질 전체에 분포한 대다수 아미노산 잔기(residues)는 구조적 가치나 기능적 중요도가 밝혀지지 않은 채 미지의 영역으로 방치된 경우가 허다했다. 결국 임상 현장에서 이전에 보고된 바 없는 희귀 변이가 새로 나타났을 때, 의료진이 환자의 발병 여부를 판독하기란 불가능에 가까웠다.

핵심 발견

국제 학술지 PNAS에 실린 연구진의 논문은 단백질 진화 역사에서 나타나는 서열 공진화(sequence covariation) 현상으로 돌파구를 마련했다. 서열 공진화 모델링은 단백질이 진화하는 기나긴 세월 동안 본래의 3차원 입체 구조와 작동 기능을 지키기 위해 서로 맞물려 함께 변이해 온 아미노산 쌍들의 관계를 역추적하는 계산생물학 기법이다. 오스트리아 인스브루크 대학교의 클라우스 리들(Klaus R. Liedl) 교수 연구팀은 이 기법을 Cav1.3 칼슘 채널 α1-소단위체에 투사하여 단일 아미노산 수준의 극도로 미세한 해상도로 핵심 기능 부위들을 짚어냈다.

이들이 설계한 진화 모델은 이미 검증된 조절 영역 외에도 생물물리학적으로 유의미하지만 기존에 어떤 기능 정보도 없던 신규 아미노산 자리를 다수 규명해 내는 성과를 거두었다. 모델의 예측이 지닌 실제 임상적 타당성을 가려내고자 연구진은 실제 환자군에서 발견된 신경발달장애 연관 기능 획득(gain-of-function, GoF) 변이 데이터를 대조군으로 삼아 검증을 개시했다. 뒤이어 모델이 질병 유발률이 높다고 가리킨 신규 아미노산 변이 후보 5종을 엄선하고, 이들을 세포 수준에서 재현하는 전기생리학(electrophysiological) 실험을 이어나갔다.

패치클램프(patch-clamp) 장비로 채널 표면의 이온 전류량을 기록한 결과는 놀라웠다. 예측 대상이었던 아미노산 변이들은 실제 채널 문이 아예 열리지 않는 무전류 상태부터 채널의 닫힘 속도가 지연되거나 불규칙하게 열려 칼슘 유입이 과도해지는 기능 획득 변이까지 다양한 범위의 개폐(gating) 교란 현상을 고스란히 노출했다. 연구진이 구축한 진화 유전학 모델이 난청이나 동방결절 마비를 유발하는 기능 상실(loss-of-function, LoF) 변이와, 자폐증 같은 신경발달 질환을 부르는 GoF 변이를 모두 높은 신뢰도로 미리 집어내는 데 성공했음을 확인해 준 실증 데이터다.

의미와 전망

이번 컴퓨터 모델은 새로이 동정되는 희귀 변이가 환자 몸에서 어떤 해악을 끼칠지 사전 판별하는 독자적인 정밀 진단 프레임워크를 제공한다. 진화 역사에 아로새겨진 구조적 단서를 물리학적 계산으로 풀어냄으로써 임상 유전학의 공백을 메웠다는 호평이 지배적이다. 무엇보다 이온 채널 단백질군은 서로 작용하는 이온의 종류가 다를지라도 전체적인 골격이나 열리고 닫히는 근본 메커니즘이 진화적으로 긴밀히 보존되어 있다. 이번 모델링 프레임워크가 나트륨이나 칼륨 채널처럼 인간 질병과 직결된 여타 막단백질들의 돌연변이 해석을 돕는 유용한 프로토타입으로 확장될 전망이다.

다만 이번 진화 모델은 표적이 되는 단일 채널 단백질의 서열 공진화 정보에 집중하여 개발된 한계가 존재한다. 실제 체내 환경에서는 칼슘 채널이 작동할 때 다양한 보조 소단위체(auxiliary subunits)와 유기적으로 소통하며, 세포막 내부의 생리적 환경 또한 복잡하게 변화하기 마련이다. 향후 임상 현장의 신뢰도를 확보하고 표적 맞춤형 약물 스크리닝을 고도화하려면 이러한 생체 내 여러 상호작용 인자들까지 진화 예측 알고리즘에 종합적으로 통합하는 후속 연구로 보완해야 마땅하다.