HIV가 피하기 어려운 부위를 골랐다, 컴퓨터가 설계한 새 면역원

HIV는 면역반응을 피해 빠르게 변하고, 한 돌연변이가 바이러스의 증식 능력을 떨어뜨리더라도 다른 부위의 보상변이로 손실을 만회할 수 있다. PLOS Computational Biology에 실린 연구는 이 두 문제를 동시에 겨냥해, 바이러스가 여러 방향으로 바꾸기 어려운 단백질 구간을 계산적으로 선별한 새 면역원 후보를 제시했다.

면역원은 백신이 면역계에 보여주는 표적 설계도에 가깝다. 연구진은 수천 개 HIV 서열에서 추정한 ‘적합도 지형’을 사용했다. 특정 아미노산 하나의 변화뿐 아니라 서로 떨어진 두 변이가 함께 생겼을 때 바이러스 생존력에 미치는 영향도 반영해, 회피 변이가 큰 대가를 치를 것으로 예측되는 구간을 골랐다.

보존성과 면역 인식 가능성을 함께 걸렀다

첫 단계에서는 서로 겹치지 않는 9개 아미노산 길이의 표적 쌍을 비교해 변이 비용이 높은 조합부터 쌓았다. 그다음에는 사람의 HLA 유형에 따라 T세포가 실제로 인식할 가능성이 있는 구간을 다시 선별했다. 기존 후보가 단순히 잘 변하지 않는 부위에 집중했다면, 이번 설계는 다른 돌연변이로 손실을 보상하기 어려운지도 따진다는 점이 다르다.

연구진은 이 후보가 감염 세포를 찾아내는 T세포 반응을 유도하는 치료·예방 백신의 재료가 될 수 있다고 본다. 다만 설계가 주로 백인 인구에서 흔한 HLA 유형의 폭넓은 적용 가능성을 목표로 했기 때문에 다른 인구집단에 같은 수준으로 적용될지는 별도의 평가가 필요하다.

유망한 설계와 효과가 입증된 백신은 다르다

계산 모델은 실험할 후보를 효율적으로 줄여주지만 생체 안에서 단백질이 안정적으로 만들어지는지, 원하는 면역반응을 충분히 일으키는지, 안전한지는 답하지 못한다. 다음 단계는 세포와 동물 수준의 전임상 평가이며, 그 결과가 좋아야 임상시험 가능성을 논할 수 있다.

따라서 이번 연구의 의미는 HIV 백신이 개발됐다는 데 있지 않다. 바이러스의 변이 가능성을 한 자리씩 보는 대신 여러 변이의 관계를 함께 계산하고, 이를 실제 면역 인식 가능성과 결합한 후보 설계법을 제시했다는 데 있다.