구글 AI가 만든 노벨화학상 대체 뭐길래 (서울대학교 생명과학부 백민경 교수)

https://www.youtube.com/watch?v=__KzhGuYflc&t=13s

 

구글 AI, 노벨 화학상을 받다: 단백질 구조 예측의 혁명

2023년 노벨 화학상의 주인공은 놀랍게도 구글 딥마인드의 AI 기술이었습니다. 이번 연구는 단백질 구조를 예측하는 AI 모델 ‘알파폴드(AlphaFold)’로, 과학계에서 50년간 풀리지 않은 난제를 해결했다는 평가를 받으며 화제가 되었습니다. 서울대학교 생명과학부의 백민경 교수님께서 이 획기적인 연구와 그 의미를 쉽게 설명해주셨습니다.

단백질 구조, 왜 중요한가?

단백질은 우리의 몸에서 다양한 역할을 하는 필수 분자입니다. 단백질은 아미노산으로 구성된 고분자이며, 수송, 신호 전달, 효소 작용 등 생명 현상 전반에 걸쳐 핵심적인 역할을 합니다. 단백질의 기능은 3차원 구조에 따라 결정되는데, 이 구조를 이해하면 질병의 원인을 분석하고 신약 개발에 활용할 수 있습니다.

하지만, 단백질의 구조를 실험적으로 규명하는 데는 많은 시간과 비용이 필요합니다. 수십만 개의 단백질 중에서 우리가 구조를 아는 것은 약 22만 개에 불과하며, 이는 과학계의 큰 장애물이었습니다.

알파폴드: AI의 놀라운 도전과 성공

구글 딥마인드는 AI와 단백질 연구를 연결해 구조 예측 문제를 해결했습니다. ‘알파폴드 2’는 단백질의 서열 정보만으로 3차원 구조를 예측하는 모델로, AI 기술이 생물학 분야에 미칠 영향을 증명했습니다. 이 AI는 수십만 개의 데이터를 학습하여, 단백질 서열에서 구조를 예측하는 데 필요한 패턴을 파악할 수 있게 되었습니다.

단백질 디자인으로의 확장

알파폴드의 성공은 단백질을 설계하는 연구로 이어졌습니다. 자연계의 단백질을 모방하는 것을 넘어, 특정한 기능을 수행할 새로운 단백질을 디자인하는 기술이 발전했습니다. 예를 들어, 단백질을 기반으로 한 신약, 바이오 센서, 항암제 등이 설계되고 있습니다.

AI와 신약 개발의 미래

단백질 구조 예측 AI는 신약 개발의 첫 단계를 크게 단축시킬 수 있습니다. 기존에는 신약 개발에 15년 이상이 걸렸지만, AI를 통해 설계 및 실험 단계를 빠르게 진행할 수 있습니다. 다만, 임상시험 과정과 면역 거부 반응 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있습니다.

구글의 역할과 앞으로의 방향

구글 딥마인드는 알파폴드 외에도 생체 분자의 결합을 예측하는 AI 모델 개발에 나서고 있습니다. 또한, 구글은 신약 개발 스타트업 ‘아이소몰핑 랩(Isomorphic Labs)’을 설립하며 제약 회사들과 협력해 연구를 가속화하고 있습니다.

이번 노벨 화학상은 단순히 기술의 발전을 넘어, 과학계와 산업계의 협력을 통해 인류의 건강과 복지에 기여할 가능성을 열었습니다. 단백질 연구의 새로운 시대가 열린 것입니다.