노벨 화학상도 AI! 구글 딥마인드 단백질 구조 예측으로 노벨 화학상 수상

2024년 노벨 화학상의 영예는 단백질 구조 설계와 예측 분야에서 혁신적인 성과를 이룬 과학자 3인에게 돌아갔다. 이번 수상은 인공지능(AI)이 생명과학 연구에 미치는 영향력을 다시 한번 입증했다.

스웨덴 왕립과학원 노벨상위원회는 데이비드 베이커(David Baker) 미국 워싱턴대 교수, 데미스 허사비스(Demis Hassabis) 구글 딥마인드(Google DeepMind) 최고경영자(CEO), 존 점퍼(John Jumper) 구글 딥마인드 수석연구원을 2024년 노벨 화학상 수상자로 선정했다고 발표했다. 노벨위원회는 이들의 공로를 “단백질의 놀라운 구조에 대한 코드를 해독한 것”이라고 평가했다.

허사비스와 점퍼 연구원은 AI를 활용해 단백질 구조를 예측하는 획기적인 방법을 개발했다. 이들이 이끄는 연구팀은 2018년 알파폴드(AlphaFold), 2020년 알파폴드2를 발표하며 아미노산 서열로부터 단백질의 3차원 구조를 예측하는 문제를 해결했다.

이 기술을 통해 약 2억 개에 달하는 모든 알려진 단백질의 구조를 예측해냈으며, 최근에는 단백질-단백질 복합체 구조까지 예측할 수 있는 수준으로 발전했다. 2024년 6월 공개된 알파폴드3는 더 나아가 항체-항원 상호작용, RNA, DNA, 이온 등 다양한 생체 분자와 단백질 사이의 상호작용까지 예측할 수 있게 되었다.

베이커 교수는 2003년 컴퓨터를 이용해 완전히 새로운 기능을 가진 단백질을 설계하는 방법을 개발했다. 그의 연구팀은 의약품, 백신, 나노물질, 초소형 센서 등에 활용될 수 있는 다양한 단백질을 설계하는 데 성공했다.

알파폴드에 영감을 받아 베이커 교수는 로제타폴드(RoseTTAFold)라는 AI 모델을 개발했다. 이 모델은 단백질 구조를 해독하고 설계하는 데 사용되며, 기존 단백질 데이터베이스를 활용해 새로운 단백질 구조를 예측하고 설계할 수 있다.

이번 노벨 화학상 수상을 통해 AI 기술이 생명과학 분야에 미치는 영향력이 다시 한번 입증되었다. 단백질 구조 예측과 설계 기술의 발전은 신약 개발, 나노 물질 제작, 백신 개발 등 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대된다.