전분이나 셀룰로스와 마찬가지로 단백질은 매우 작은 분자로 구성된 거대 중합체인데, 그 구성단위를 아미노산이라고 부른다. 아미노산은 10~40개의 탄소·수소·산소 원자로 이루어져 있으며 적어도 1개의 아민그룹(-NH2-)에 속하는 질소 원자를 포함하고 있기 때문에 아미노산이라고 칭하게 되었다. 우리 몸에서 스스로 합성할 수 없기 때문에 반드시 음식물로부터 섭취해야 하는 아미노산을 필수아미노산이라고 한다.

현재까지 알려진 필수아미노산은 류신(Leucine), 이소류신(Isoleucine), 발린(Valine), 라이신(Lysine), 트레오닌(Threonine), 트립토판(Tryptophan), 페닐알라닌(Phenylalanine), 메티오닌(Methionine), 히스티딘(Histidine) 등 총 9가지이다. 이 아미노산들은 단백질 합성과 신체의 다양한 생리적 기능을 위해 필수적이다.

예를 들어, 근육 성장과 회복, 신경 전달, 면역 기능 등 여러 중요한 역할을 수행한다. 다양한 단백질 식품, 특히 육류, 생선, 달걀, 유제품, 콩류 등을 통해 이들 필수아미노산을 섭취할 수 있다.

음식에서 발견되는 아미노산은 20여 종류다. 특정 단백질 분자들은 수십 개에서 수백 개의 아미노산 길이를 가지고 있으며, 종종 그 20여 가지의 아미노산 대부분을 포함한다.

짧은 아미노산 사슬들을 펩타이드라고 한다. 미오글로빈은 근육 세포에 산소를 저장하고 운반하는 데 중요한 단백질로, 특히 적색 근육 섬유에 많이 포함되어 있다.

미오글로빈의 농도는 근육의 종류와 활동 수준에 따라 다를 수 있으나 빠른 폭발적 힘을 요구하는 백색 근육 섬유는 미오글로빈 농도가 낮은 반면 일반적으로 지구력 운동을 주로 담당하는 적색 근육 섬유에는 미오글로빈 농도가 높다.

이는 지속적인 산소 공급이 필요하기 때문이다. 평균적으로, 성인의 근육 조직 100g당 약 0.5~1.5g 정도의 미오글로빈이 포함되어 있다고 알려져 있다. 나이가 들수록 근감소증과 같은 질병으로부터 해방되기 위해서라도 단백질 섭취가 중요한 것이다.

사람과 마찬가지로 대부분의 동물들은 미오글로빈 단백질을 갖고 있는데 사람의 미오글로빈 단백질 구조와 참치의 미오글로빈 단백질의 구조를 살펴보면 놀랍게도 매우 유사하지만 구성하고 있는 아미노산 서열은 매우 다르다.

개인의 유전체, 대사체, 마이크로바이옴 등의 정보를 바탕으로 최적화된 단백질 구조를 예측하고 예측된 구조를 기반으로 치료약 처방처럼 개인의 질환별 건강상태나 영양불균형에 맞는 메디푸드 개념의 영양소 레시피 처방이 가능해 질 것이다. 식품을 섭취하는 1차 욕구는 배고픔에 기인한다.

식량공급이 절대적으로 부족한 환경(시대, 국가)에서는 1차 욕구에 머물게 되지만 소득이 증가하고 경제가 발전함에 따라 식품의 섭취욕구는 건강지향적으로 변모하게 된다. 인구분포 역시 고령화 사회로 진입하면서 메디푸드와 같은 특수의료용도식품에 대한 수요가 증가한다.

누구나 나이가 들어 감에 따라 근육량이 자연스럽게 감소하는 근감소증이 나타나기 때문에 나이가 들수록 충분한 단백질 섭취는 근육을 유지하고 근감소증을 예방하는 데 필수적이다. 근력이 유지되어야 정상적인 보행과 낙상 등의 부상을 예방할 수 있다.

단백질은 면역 체계의 주요 구성 요소다. 고령자들은 면역력이 약해지는 경향이 있으므로, 단백질 섭취를 통해 면역력을 강화함으로서 감염과 질병에 대한 저항력을 높일 수 있다.

단백질은 신체조직의 회복과 치유에 중요한 역할을 한다. 고령자들은 상처나 수술 후 회복이 더디기 때문에, 충분한 단백질 섭취는 빠른 회복에 필수적이다. 단백질 섭취가 적절하면 철분, 칼슘 등의 흡수가 향상되어 전반적인 영양 상태가 개선된다.

구글 딥마인드가 개발한 인공지능(AI) 알파폴드(AlphaFold)를 활용한 메디푸드 개발은 다음과 같은 분야에서 혁신을 가져올 수 있을 것으로 예측된다.

환자의 유전자 정보와 종양 특성을 분석하여 최적화된 단백질 구조를 설계하고, 면역 기능 강화와 항암 효과를 동시에 지닌 기능성 펩타이드 개발암 환자를 위한 맞춤형 치료식품 개발이 가능하다. 인슐린 감수성을 높이는 단백질 구조 예측 및 설계와 혈당 상승을 억제하는 당뇨병 환자를 위한 혈당 조절 기능성 아미노산 식품 개발이 가능하다. 콜레스테롤 저하 효과가 있는 단백질 구조 설계와 혈압 조절에 도움이 되는 펩타이드를 개발함으로서 심혈관 질환 예방을 위한 기능식품개발이 가능하다.

개인의 유전자 정보를 분석하여 최적의 영양소 조합과 유전적 취약점을 보완할 수 있는 기능성 단백질 설계를 통해서 유전자 기반의 맞춤형 영양설계를 한다. 개인의 장내 미생물 분포를 분석하여 프리바이오틱스 효과가 있는 단백질 구조를 설계하고 유익균의 증식을 촉진하는 펩타이드를 개발하여 개인별 마이크로바이옴에 최적화된 식품 공급이 가능하다.

초고령화시대 진입에 따라 노령층 단백질 대사 변화를 고려한 최적의 단백질 구조 설계와 근감소증 예방을 위한 필수 아미노산을 조합한 개인별 맞춤형 특수의료용도 케어식품에 대한 요구가 증가할 것이다. 알파폴드를 활용한 정밀영양학적 접근은 개인의 건강상태와 유전적 특성을 고려한 맞춤형 영양 솔루션을 제공할 수 있을 것이다.

이를 통해 질병예방과 건강증진에 크게 기여할 수 있을 것으로 예상되며, 미래의 식품 산업과 헬스케어분야에 혁명적인 변화를 가져올 것으로 기대된다.

알파폴드를 활용한 단백질 구조예측과 이를 활용한 개인맞춤형 영양솔루션 개발을 위해서는 개인의 영양 및 건강상태와 질환 데이터의 수집 및 분석등 데이터관리가 선행되어야 한다.

알파폴드의 핵심 기능인 단백질 구조 예측 능력을 활용하여 개인의 유전체, 대사체, 마이크로바이옴 데이터를 분석하여 최적화된 단백질 구조를 예측하고 예측된 구조를 바탕으로 개인에게 가장 적합한 영양소 조합을 설계하여 특정질병이나 건강상태에 맞춘 기능성 단백질 설계가 가능해 질 것이다. 효소의 촉매 효율성을 최적화하고 식품가공 및 음식조리 단계에서 효소를 정밀하게 설계하고 선택할 수 있게 될 것이다.

생리활성 물질의 생산을 촉진하거나 최적화, 식품의 영양가, 소화율, 생체이용률을 향상, 동물성 단백질과 유사한 기능을 가진식물성 단백질을 식별하고 환경 영향을 줄이면서도 영양가 있는 단백질 대체품개발이 가능할 것이다.

용해도, 안정성, 영양가와 같은 특성개선, 특정 식이 요구사항과 건강 목표에 맞는 단백질 설계, 개인의 유전자 정보를 분석하여 최적의 영양소 조합 예측, 유전적 취약점을 보완할 수 있는 기능성 단백질 설계, 식품 폐기물 감소 및 자원 활용도를 높일 수 있는 효소 개발 등 친환경적이고 지속가능한 식품산업 발전에 기여할 수 있다.

환자의 건강데이터와 영양데이터를 분석하여 개인별 식사요법 진단, 질병 상태별 매칭 알고리즘을 통한 맞춤형 메뉴 추천, 원물, 맛 유사성 데이터를 기반으로 유사 영양성분 범위 내에서 대체적인 맛의 발굴 등 알파폴드는 메디푸드와 개인 맞춤형 식단 개발에 혁신적인 기여를 할 수 있다.

정밀한 단백질구조 예측과 설계능력을 바탕으로, 개인의 건강 상태와 유전적 특성을 고려한 맞춤형 영양솔루션을 제공할 수 있으며, 이는 질병 예방과 건강 증진에 크게 기여할 것이다.

하지만 알파폴드의 가장 큰 한계는 단백질의 동적 특성과 복잡한 상호작용을 완전히 포착하지 못한다는 점이다. 비정형 단백질 및 새로운 설계 예측, 알고리즘으로 설계된 단백질의 안전성 평가 방법, 복잡한 생물학적 메커니즘 이해의 한계성 등에 대한 연구가 필요하다. /연윤열 ESG 푸드테크 소사이어티 대표