노벨 화학상 데이비드 베이커·데미스 허사비스·존 점퍼 알파폴드3 '단백질' 설계·구조 예측 AI 개발

노벨 화학상 데이비드 베이커·데미스 허사비스·존 점퍼 알파폴드3 '단백질' 설계·구조 예측 AI 개발

노벨 화학상 수상자로 선정된 데이비드 베이커, 데미스 허사비스, 존 점퍼는 인공지능(AI)을 활용한 단백질 설계와 예측에 대한 혁신적인 연구를 통해 생명과학과 신약 개발의 새로운 가능성을 열었습니다. 이번 연구는 단백질의 복잡한 3차원 구조를 정확하게 예측하고 설계할 수 있게 만든 것이 특징입니다. 베이커 교수는 단백질 구조 설계와 해독을 위한 AI 프로그램 '로제타폴드'를, 허사비스와 점퍼는 단백질 구조를 예측하는 '알파폴드'를 개발하여 이 상을 수상하게 되었습니다.

데이비드 베이커 미국 워싱턴대 교수, 데미스 허사비스 구글마인드 최고경영자, 존 M. 점퍼 구글마인드 수석연구원.

이들의 연구는 신약 개발뿐만 아니라 백신, 나노 물질, 항체-항원 상호작용 연구까지 다양한 분야에서 큰 영향을 미치고 있습니다.

알파폴드3 '단백질' 설계·구조 예측 AI 개발

로제타폴드(RoseTTAFold)

단백질은 20종의 아미노산이 복잡한 사슬 구조로 얽혀 만들어지는데, 이 구조를 예측하고 설계하는 것이 생명과학 연구에 있어 매우 중요한 요소로 평가됩니다. 그동안 연구자들은 단백질 구조를 예측하려고 시도했지만, 단백질의 구조가 환경과 아미노산 분자 간의 상호작용에 따라 달라지는 특성 때문에 예측이 어려웠습니다. 하지만 허사비스와 점퍼 연구원이 이끄는 딥마인드 팀은 2018년에 단백질 구조 예측을 위한 AI 모델인 알파폴드를 발표했고, 2020년에는 그 성능을 더 발전시킨 알파폴드2를 공개하며 단백질 구조 예측 문제를 해결했습니다. 특히 알파폴드2는 단일 단백질이 아니라 복합적인 단백질-단백질 상호작용을 예측할 수 있는 수준으로 발전했습니다.

AlphaFold3

베이커 교수는 이러한 AI 기술에서 영감을 받아 단백질 구조를 설계하는 AI 모델인 로제타폴드를 개발했습니다. 로제타폴드는 기존 단백질 데이터베이스를 기반으로 새로운 단백질을 설계할 수 있도록 돕습니다. 이 연구는 신약 개발뿐만 아니라 나노 물질 설계와 초소형 센서 개발 등 다양한 산업에 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대됩니다. 베이커 교수는 오랜 기간 동안 단백질 설계에 집중해왔으며, 이를 통해 불가능하다고 여겨지던 새로운 단백질을 설계하는 방법을 제시했습니다.

이번 노벨 화학상 수상으로 단백질 연구의 패러다임이 완전히 변화할 것으로 보입니다. 50년간의 난제를 풀기 위한 AI 기술의 도입은 생명과학 연구에 있어 매우 중요한 발전을 이루었으며, 단백질 연구의 새로운 가능성을 제시했습니다. 앞으로도 AI 기술이 물리학, 화학, 생명과학 전반에서 중요한 역할을 할 것이라는 전망이 나오는 가운데, 단백질 연구와 관련된 새로운 혁신이 기대됩니다.

결론

결론적으로 이번 노벨 화학상 수상자들의 연구는 단백질의 복잡한 구조를 예측하고 설계하는 데 있어서 획기적인 진보를 이루었으며, 이를 통해 다양한 생명과학 및 의학 분야에서 새로운 가능성을 열었습니다. 앞으로 이 기술이 신약 개발, 나노 기술, 백신 개발 등에서 더욱 큰 파급 효과를 가져올 것으로 기대됩니다.

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