생화학분자생물학회

이규리

한국과학기술원 생명과학과

gyurielee@kaist.ac.kr​

[연구자 소개]

안녕하세요, 2025년 봄학기에 임용되어 카이스트 생명과학과에 조교수로 재직하고 있는 이규리입니다. 저는 2011년 8월 서울대학교 화학교육과를 졸업하고 2017년 2월까지 서울대학교 화학부에서 석차옥 교수님 지도하에 단백질 구조 예측을 위한 프로그램을 개발하는 연구를 했습니다. 물리화학, 계산화학 및 생물정보학을 융합하여 단백질 구조 정밀화와 단백질-리간드 도킹 프로그램을 개발하였고, 국제 단백질 구조 예측 대회 (CASP) 에도 활발히 참여하였습니다. 2017년 서울대학교에서 박사후연구원 과정을 거쳐 2018년부터 2022년까지 University of Washington에 있는 David Baker 교수님 연구실에서 박사후연구원으로 단백질 디자인 연구를 하였습니다. 동 연구실에서 카이스트에 오기 전까지 Staff scientist 로 연구를 진행하였습니다. David Baker 교수님 연구실에서는 계산화학, 계산생물학, 인공지능, 생화학, 분자생물학을 기반으로 단백질 디자인 계산 방법 개발과 실험 검증을 하는 연구를 집중적으로 수행했습니다. 저는 단백질과 생체분자들의 상호작용을 계산으로 설계하여 생물학적 조절 기작을 분석하고 조절할 수 있는 플랫폼을 만드는 연구에 관심이 있습니다. 이러한 기반 연구를 확장하여 현대 사회에 더욱 심각해진 질병을 진단, 치료하는 방법을 개발하거나 환경 문제 해소에 도움이 되는 새로운 시스템을 설계하고자 합니다.  

[연구 분야]

1. 생체분자를 인식하는 단백질 설계를 위한 인공지능 기반 방법 개발

저희 ‘단백질 디자인 연구실’에서는 인공지능을 기반으로 계산 방법을 개발해 단백질-생체분자 복합체를 디자인하는 연구를 하고 있습니다. 저희는 특히 저분자 화합물이나 화학적인 작용기를 인식할 수 있는 인공 단백질 (de novo protein)을 설계하는 세계적인 전문성이 있습니다. 생체분자와 결합하는 단백질을 생성할 수 있는 모델 (RFdiffusion All-Atom 외)과 서열을 생성하는 모델 (LigandMPNN) 개발에 참여하였으며 이를 활용한 결합 단백질 설계와 실험 스크리닝 전주기 파이프라인을 개발하였습니다. 우리 연구실에서는 이를 확장해 Methylation, Glycosylation 등 화학적으로 변형된 펩타이드와 RNA를 인식할 수 있는 단백질을 설계하는 연구를 수행하고 있고, 구조적인 유연성을 갖는 펩타이드와 RNA의 단백질 결합 시 구조 예측, 화학적인 작용기에 대한 결합 특이성을 향상시킬 수 있는 인공지능 모델 개발을 계획하고 있습니다. 

2. 센서와 효소, 새로운 진단 및 치료 플랫폼 설계

단백질과 생체 분자 복합체 설계를 기반으로 특정 리간드를 인식할 수 있는 센서 그리고 de novo 효소 디자인이나 효소 최적화 계산을 통해 질병과 관련된 진단 및 치료 플랫폼을 설계하고자 합니다. 리간드 결합에 의한 단백질 구조 변화, 그리고 효율적인 효소 디자인 방법 개발을 통해 특정 분자 인식과 작용을 조절할 수 있는 설계 단백질 기반 플랫폼을 연구합니다. 

3. AI 기반 설계, 실험 검증과 모델 학습 반복 루프

저의 방법론적 연구 기반은 계산을 활용한 접근 방식이나 단백질 디자인으로 박사후연구를 진행하면서 설계된 단백질 후보군의 구조와 기능을 실험으로 스크리닝하고 검증하는 전문성도 길렀습니다. 데이터베이스의 다양성과 양에 제한이 있는 시스템에 대해서는 인공지능 모델을 기반으로 한 설계 방법을 개발하는데 한계가 있습니다. 이러한 문제를 극복하고자 우리 연구실에서는 효소 활성도, 핵산이나 리간드 결합 등을 스크리닝할 수 있는 실험 시스템을 갖추고, 단백질 설계, 실험 데이터 확보 및 인공지능 모델 학습 반복 루프를 구성하여 시스템 특화된 학습을 바탕으로 한 단백질 설계 연구를 수행하고자 합니다. 

앞으로 생화학분자생물학회의 여러 연구진들과도 협력하여 단백질 디자인을 바탕으로 다양한 일들을 해나갈 수 있기를 기대합니다.

[연구진 구성]

저희 연구실은 현재 석박통합과정 대학원생 3명과 학부연구생 3명으로 이루어져 있습니다. 또한, InnoCORE 연구단인 AI-CRED 박사후연구원 4명을 부멘토로 공동지도하고 있습니다. 단백질 디자인 연구를 함께할 주도적이고 열정적인 학생 연구원 및 박사후연구원을 모집하고 있습니다. 계산과 실험을 결합해 흥미로운 생물학적 시스템을 탐구하고 싶은 분, 또는 단백질 디자인을 위한 인공지능 모델 개발에 대한 경험과 열정을 가진 분들을 환영합니다.

[사진 및 연락처]

주소: 대전광역시 유성구 대학로 291 한국과학기술원 본원 자연과학동 생명과학과 E6-3 3210호 

Homepage: https://sites.google.com/view/aipdlab/home​

​[대표논문]

1. Small-molecule binding and sensing with a designed protein family

G. R. Lee*, S. J. Pellock*, C. Norn*, D. Tischer, J. Dauparas, I. Anischenko, J. A.M. Mercer, A. Kang, A. Bera, H. Nguyen, I. Goreshnik, D. Vafeados, N. Roullier, H. L. Han, B. Coventry, H. K. Haddox, D. R. Liu, A, H-W. Yeh, D. Baker, bioRxiv, 2023.11. 01.565201, accepted for publication.

2. Atomic context-conditioned protein sequence design using LigandMPNN

J. Dauparas, G. R. Lee, R. Pecoraro, L. An, I. Anishchenko, C. Glasscock, D. Baker, Nature Methods 22, 717-723 (2025).

3. De novo design of phospho-tyrosine peptide binders

M. S. Bauer*, J. Z. Zhang*, K. Wu*, G. R. Lee*(co-first and co-corresponding), B. Coventry*, K. A. Klupt, J. Shi, R. I. Brent, X. Li, C. Moller, N. Roullier, D. K. Vafeados, I. Kalvet, R. K. Skotheim, S. Zhu, A. Motmaen, L. C. Herrmann, P. Sturmfels, D. Tischer, H. R. Altae-Tran, D. Juergens, R. Krishna, W. Ahern, J. Yim, A. K. Bera, A. Kang, E. Joyce, A. Lu, L. Stewart, F. DiMaio, D. Baker, bioRxiv, 2025.09. 29.678898.

4. Generalized biomolecular modeling and design with RoseTTAFold All-Atom

R. Krishna*, J. Wang*, W. Ahern*, P. Sturmfels, P. Venkatesh, I. Kalvet, G. R. Lee(co-third), F. S. Morey-Burrows, I. Anishchenko, I. R. Humphreys, R. McHugh, D. Vafeados, X. Li, G. A. Sutherland, A. Hitchcock, C. N. Hunter, A. Kang, E. Brackenbrough, A. K. Bera, M. Baek, F. DiMaio, D. Baker, Science 384 (6693), eadl2528.

5. GalaxyRefine2: Simultaneous refinement of inaccurate local regions and overall protein structure

G. R. Lee, J. Won, L. Heo, and C. Seok, Nucleic Acids Res., 47, Web Server issue W451–W455 (2019).