단백질 구조 예측하고 설계한 AI 인공지능 연구자들 노벨 화학상 수상

새로운 단백질을 만들고 그 구조를 인공지능으로 예측하는 방법을 찾는 데 기여한 과학자 3명이 2024년 노벨화학상을 수상했다. 단백질은 인체에서 일어나는 모든 생명현상과 연관된 단백질을 적합한 모양으로 만들어 내면 바이오 신약 개발과 의료 분야에 혁신을 일으킨다. 

 

새로운 단백질을 만들고 구조 설계한 3명 노벨화학상 수상

인공지능을 이용해 단백질 구조를 예측하는 프로그램 알파폴드를 개발한 공로로 인공지능 관련 연구자 3명이 노벨화학상을 받았다. 데이비드 베이커 워싱턴대 교수와 구글 딥마인드의 데미스 허사비스 최고경영자와 존 점퍼 수석연구원이다.

 

2024년 노벨 화학상 수상자들

 

 베이커 교수는 컴퓨터를 활용해 새로운 종류의 단백질을 만드는 방법에 기여했다. 베이커 교수는 생화학 교수이자 생체공학, 화학공학, 컴퓨터 공학과 물리학 겸임교수다.

 

 영국의 컴퓨터 공학자 데미스 허사비스와 미국 화학자 존 점퍼는 인공지능을 이용해 단백질 구조를 예측하는 프로그램인 '알파폴드'를 개발한 공로가 인정됐다. 데미스 허사비스는 알파고의 아버지이자 런던에 본사를 둔 딥마인드의 최고경영자이다. 존 점퍼는 딥마인드의 수석 연구원이다. 

 

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 단백질은 인체에서 일어나는 모든 생명현상과 연관되어 있다. 단백질 구조는 화학 분야라서 이에 기여한 과학자 3명이 노벨화학상 수상자로 선정되었다. 단백질을 적합한 모양으로 만들어 내면 바이오 신약 개발과 의료 분야에 혁신을 일으킨다. 

 

 데이비드 베이커 교수는 인공지능을 이용한 방법론이 이전의 전통적인 과학 방법론에 비해 더 강력하고 정확했다는 점이 매우 흥미롭다며 수상 소감을 피력했다. 데미스 허사비스는 시상식에서 인공지능의 잠재력을 확인한 첫 사례로 기억되길 희망했다. 

 

화학분야 난제인 단백질 구조 설계와 예측에 기여한 인공지능

체내 생명 활동의 기초가 되는 단백질은 20가지 아미노산으로 구성된다. 단백질 구조 설계와 예측은 화학분야의 오랜 난제였다. 1970년대 이후로 연구자들은 아미노산 서열에서 단백질 구조를 예측하려고 갖은 노력을 해왔다. 돌파구는 인공지능이었다. 

 

 베이커 교수는 2003년 아미노산을 조합해 기존에 없던 단백질을 설계해 냈다. 사람이 새로운 단백질 조작을 처음 만들게 된 것이다. 베이커 교수의 연구진은 제약, 백신, 나노 소재 등에 사용될 수 있는 단백질을 포함해 창의적인 단백질을 하나씩 만들어 냈다. 

 

 그러나 단백질이 기능을 하려면 사슬처럼 연결된 아미노산이 3차원으로 접혀야 하는데 이때 어떤 구조로 접힐지까지 알아야 단백질에 원하는 기능을 부여할 수 있다. 

 

 구글 딥마인드는 이런 구조를 예측하는 인공지능 모델 알파폴드 2를 개발했다. 수많은 연구진이 이를 사용해 2억 개에 달하는 단백질 구조를 대부분 분석해 냈다. 이를 통해 항생제 내성을 이해하고 플라스틱 분해 효소를 설계하는 등 다양한 과학적 응용이 이뤄지고 있다. 

 

 위 과학자 세명의 연구 덕분에 생체 분자를 원하는 모양과 성질로 만들 수 있는 길이 열렸다. 바이오나 신약 개발 분야에 큰 영향을 미칠 것으로 전문가들은 전망하고 있다. 

 

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맺음말

지금까지 노벨 과학상은 주로 순수 자연과학 연구자들이 수상했다. 그러나 2024년 노벨 과학상 분야는 노벨 물리학상과 노벨 화학상 모두 정보기술과 융합된 응용과학 연구자들이 수상해서 파급효과에 대한 기대가 커지고 있다. 

 

 새로운 단백질을 만들고 그 구조를 인공지능으로 예측하는 방법을 찾는 데 기여한 과학자 3명이 2024년 노벨화학상을 수상했다. 단백질은 인체에서 일어나는 모든 생명현상과 연관된 단백질을 적합한 모양으로 만들어 내면 바이오 신약 개발과 의료 분야에 혁신을 일으킨다.