이세돌과 바둑 대결 AI업체..모든 생명체 단백질 모형 예측도 공개

기사내용 요약
이세돌 바둑 대결 인공지능 개발한 영국 딥마인드사
질병 치료, 생명체 신비 파악에 큰 진전 이룰 수 있어

[부산=뉴시스]코로나19 바이러스의 3차원 가상모델(왼쪽)과 코로나19 바이러스의 돌기(스파이크 단백질)를 'Cryo TEM' 장비로 영상분석해 얻은 원자수준의 3차원 단백질 구조 지도. (사진=부산대 제공) *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스] 강영진 기자 = 2년전 딥마인드라는 인공지능 회사가 단백질 형태를 예측할 수 있는 기술을 발표했다. 인간을 비롯한 모든 생명체의 활동을 설명해주는 미세 메커니즘을 밝혀낼 수 있게 된 것이다. 이 회사는 1년 뒤 알파폴드라는 이름의 인공지능과 인간 게놈으로 형성되는 모든 단백질을 포함해 35만개 이상의 단백질 형태 예측도를 공개했다. 딥마인드는 2016년 프로바둑기사 이세돌과 대결해 이긴 인공지능 바둑 프로그램 알파고를 개발한 회사다.

덕분에 생물학 연구가 크게 진전될 수 있었다. 단백의 모양을 알 수 있으면 질병에 대한 이해도 가속화되고 새로운 의약품 개발도 쉬워지며 지구상 생명체의 신비를 더 많이 이해할 수 있기 때문이다.

딥마인드사가 28일(현지시간) 기존에 과학계에 알려져 있는 거의 모든 단백질의 형태 예측도를 공개했다고 미 뉴욕타임스(NYT)가 보도했다. 영국 회사로 구글의 자회사인 딥마인드는 기존 35만여개의 단백질 예측도 데이터베이스에 200만개 이상을 추가했다고 밝혔다.

딥마인드사 과학자들은 이번 공개로 아직 밝혀지지 않은 모든 유기체 연구가 가속화되고 메타프로테오믹스(metaproteomics)라는 새로운 분야가 발전하기를 기대한다.

데미스 하사비스 딥마인드사 최고경영자(CEO)는 "과학자들이 데이터베이스 전체를 탐구해 패턴을 찾아냄으로써 밝혀지지 않은 종과 진화 사이의 상관계를 밝혀 낼 수 있게 됐다"고 말했다.

단백질은 여러 화학성분이 결합한 줄이 서로 꼬이고 겹치면서 3차원 형태를 가지면서 각 분자가 결합하는 방식이 정해진다. 과학자들이 특정 단백질 형태를 알 수 있으면 작동 기전도 알 수 있는 것이다.

단백질 지식은 질병을 극복하는데 핵심이 되는 경우가 많다. 예컨대 박테리아는 특정 단백질을 발현해 항생제 내성을 갖게 된다. 과학자들이 이 단백질의 기전을 알면 항생제 내성을 극복할 수 있게 된다.

지금까지는 특정 단백질의 형태를 파악하는데 X-레이, 현미경 등 여러 실험실 장비가 동원됐다. 그러나 지금은 단백질을 구성하는 화학 성분의 줄만 파악되면 알파폴드가 단백질 형태를 예측할 수 있다.

이 기술은 아직 완전하지 않다. 그러나 단백질 형태 예측 성공률이 63%에 달하는 것으로 나타난다. 예측도가 있으면 과학자들이 더 빠르고 정확성을 검증할 수 있다.

코로나 바이러스를 연구한 캘리포니아 샌프란시스코대 연구원 클리멘트 베르바는 신기술 덕분에 작업이 급진전돼 실험시간이 몇 달 이상 줄었다고 밝혔다. 위장병, 말라리아, 파킨슨병 연구에도 이 기술이 사용되고 있다.

신기술은 인간이 아닌 생명체에 대한 연구도 크게 촉진시켰다. 꿀벌의 건강상태에 대한 연구가 대표적이다. 딥마인드사가 데이터베이스를 확장함에 따라 여러 분야에서 획기적 연구가 가능해졌다.

하사비스 박사와 마찬가지로 베르바 박사는 데이터베이스가 종과 무관하게 작동하는 단백질의 기전을 밝혀낼 수 있을 것으로 기대한다. 특히 구조생물학에 접근하기 힘들었던 많은 생물학 학도들이 쉽게 배울 수 있게 될 것이라고도 했다. "구조생물학의 대중화가 가능해졌다"는 것이다.

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