제로 음료 쓴맛 없앨 수 있다…AI가 5000만 종 중 골라낸 대체당 92개

이스라엘 히브리대 연구진, 머신러닝·분자도킹으로 5000만 화합물 스크리닝…학술지 Food Chemistry 게재

이스라엘 히브리대학교 연구진이 머신러닝과 분자 모델링을 결합해 제로 음료의 쓴맛을 없앨 차세대 설탕 대체 물질 후보 92종을 추려냈다. (AI 생성 이미지)

제로 음료를 마실 때 혀 끝에 남는 쓴맛, AI가 없앨 수 있다는 연구 결과가 나왔다.

이스라엘 히브리대학교 연구진이 머신러닝과 분자 모델링을 결합해 5000만 종 이상의 화합물을 스크리닝한 끝에 차세대 설탕 대체 물질 후보 92종을 추려냈다. 이 연구는 국제학술지 Food Chemistry에 게재됐다.

연구진은 골드블럼 연구그룹이 개발한 '반복 확률적 제거(ISE)'라는 머신러닝 알고리즘을 핵심 도구로 활용했다. ISE는 분자의 물리화학적 특성을 학습해 특정 화합물이 단맛을 낼지, 쓴맛을 낼지 예측한다.

연구진은 여기에 '분자 도킹'이라는 계산 기법을 추가로 결합했다. 분자 도킹은 화합물이 생체 내 수용체와 어떻게 결합하는지를 시뮬레이션하는 방식으로, 두 기법을 함께 적용해 초기 후보군을 556종으로 먼저 좁혔다.

이후 추가 우선순위 분석을 거쳐 최종적으로 92종을 선별했다. 이들은 예측된 물성이 우수하고 향후 실험 검증에 적합한 것으로 평가됐다.

히브리대 약학대학 의약연구소 분자모델링·신약설계 연구실이 개발한 이 플랫폼은 단맛 수용체와의 결합력이 높으면서도 쓴맛 수용체를 자극하지 않는 화합물을 동시에 찾아내도록 설계됐다. 현재 시판 중인 아스파탐·수크랄로스·스테비아 등 대부분의 대체 감미료가 쓴 뒷맛 문제를 안고 있다는 점에서 업계의 오랜 숙제를 겨냥한 접근이다.

연구를 이끈 히브리대 교수는 단맛·감칠맛·쓴맛을 구별하는 계산 모델을 구축하고, 수백만 개의 시판 분자를 이 모델에 통과시켜 단맛 수용체에만 작용하는 물질을 찾아내는 방식을 택했다고 설명했다.

다만 선별된 92종의 실제 단맛과 안전성, 식품 적용 가능성은 아직 실험으로 검증되지 않았다. 연구진은 92종이 실험 검증 단계를 거쳐야 하지만, 이번 연구가 차세대 감미료 발굴을 위한 유망한 틀을 제시했다고 밝혔다.

연구진은 후속 단계로 유력 후보 물질을 생쥐에게 투여해 실제 단맛 선호도와 함께 움직임·에너지 소비·대사에 미치는 영향을 확인할 계획이다.