페사흐 벤슨 작성 • 2026년 11월 8일

예루살렘, 2026년 11월 8일 (TPS-IL) — 이스라엘 연구진이 일부 인공 감미료와 관련된 쓴 뒷맛 없이 사람들이 원하는 단맛을 제공할 수 있는 설탕 대체재를 찾는 새로운 방법을 개발했다. 이들의 접근법은 원래 잠재적 약물을 식별하기 위해 고안된 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 향후 식품 및 음료에 사용될 수 있는 완전히 새로운 화합물을 찾아낸다.

익숙한 감미료를 개선하는 데 초점을 맞춘 연구와 달리, 이 새로운 접근법은 완전히 다른 계열의 단맛 화합물을 식별하는 데 도움을 줄 수 있어 저칼로리 식품 개발의 새로운 방향을 열 가능성이 있다.

예루살렘 히브리 대학교의 샤이마 엘아타우네 박사와 아미람 골드블룸 교수가 이끄는 연구팀은 원래 골드블룸 교수 연구팀이 신약 개발을 위해 개발한 머신러닝 시스템을 개조하여 잠재적 감미료 화합물 탐색에 적용했다. 과학자들은 92개 화합물이 컴퓨터로 생성된 예측치일 뿐, 확인된 감미료는 아니라고 강조했다.

동료 평가 학술지인 푸드 케미스트리(Food Chemistry)에 게재된 이 연구는 식품 제조업체들의 오랜 과제를 다룬다. 아스파탐, 사카린, 수크랄로스와 같은 인공 감미료는 설탕보다 칼로리가 적거나 전혀 없이 단맛을 제공하지만, 일부는 쓰거나 금속성의 뒷맛을 남긴다. 연구진은 쓴맛을 유발하지 않으면서 인체의 단맛 수용체를 활성화할 것으로 예측되는 분자를 식별하고자 했다.

단맛에 대한 새로운 접근법

골드블룸 교수 연구팀은 신약 개발을 위해 반복적 확률적 제거(Iterative Stochastic Elimination, ISE)라는 머신러닝 시스템을 개발했다. 연구진은 이를 개조하여 단맛 및 쓴맛 물질과 관련된 화학적 특성을 식별하도록 했다. 이 모델들은 전하 분포와 분자가 기름 및 물과 상호작용하는 방식을 포함하여 205가지 분자 특성을 검토한다.

연구팀은 약 5,070만 개의 분자가 포함된 3개의 화학 데이터베이스에 이 모델들을 적용했다. 이어 그 예측 결과를 화합물이 생물학적 표적에 어떻게 결합할 수 있는지 추정하는 데 사용되는 컴퓨터 시뮬레이션인 분자 도킹과 결합했다.

표적은 T1R2와 T1R3라는 두 가지 구성요소로 이루어진 단백질 복합체인 인간 단맛 수용체였다. 2025년에 발표된 수용체의 구조 정보 덕분에 연구진은 후보 분자들이 수용체에 어떻게 결합할 수 있는지 모델링할 수 있었다.

결합된 스크리닝 과정을 통해 후보군이 556개 화합물로 좁혀졌으며, 연구진은 이 중 추가 조사를 위해 92개의 후보물질을 선정했다. 43개는 카이랄 중심이 1개 이하로, 분자가 거울상 형태로 존재할 수 있어 화학적 생산 및 시험을 복잡하게 만들 수 있는 특성을 줄였다. 나머지 49개는 모델이 더 강한 단맛과 더 낮은 쓴맛을 예측했기 때문에 우선순위로 선정되었다.

연구진은 또한 92개 후보물질 중 14개가 단맛 수용체와 상호작용하는 화합물을 설명하는 특허에 이전에 등장한 적이 있음을 발견했다.

과학자들은 모델의 중요한 약점도 확인했는데, 바로 수크랄로스를 단맛이 없을 것으로 잘못 분류했다는 점이다. 이들은 해당 오류의 원인을 알고리즘을 훈련하는 데 사용된 화학적 예시의 한계 때문으로 보았다.

다음 단계는 후보물질들이 실제로 단맛을 내는지, 단맛의 강도가 얼마나 되는지, 그리고 식품에 사용하기에 안전한지 실험적으로 테스트하는 것이다.