AI 기반 단백질 설계 프로그램 2만개 단백질 비교 시간 대폭 줄여 기존보다 60% 높은 성능 확인 새로운 바이러스에 신속 대응 가능
인공지능(AI)이 제작한 단백질 구조의 예시. 미국 워싱턴대 단백질디자인연구소 제공
구글 딥마인드의 단백질 구조 예측 인공지능(AI) ‘알파폴드’처럼 AI가 생명체의 비밀을 푸는 데 점차 가까워지고 있다. 특히 AI를 활용해 암세포나 바이러스에 효과적으로 맞서 싸울 수 있는 인공 단백질 구조를 예측하는 일에도 도전하고 있다. AI가 예측한 인공 단백질은 백신과 치료제에 활용될 수 있다.
뉴욕타임스는 9일(현지 시간) 전례없는 속도로 인공 단백질의 구조를 예측하는 기술을 집중 조명했다. 바이러스 대응 인공 단백질 연구에 30년째 몸담고 있는 데이비드 베이커 미국 워싱턴대 단백질디자인연구소장의 연구가 대표적이다.
베이커 소장 연구팀은 지난해 9월 국제학술지 ‘사이언스’에 발표한 논문에서 AI 기반 단백질 설계 프로그램 ‘프로틴 MPNN’을 공개했다. 이 프로그램은 한 번에 정확한 답을 구하기 어려운 문제에 대해 무작위로 난수를 생성하는 몬테카를로 알고리즘을 사용한다. 수많은 경우의 수를 생성하면서도 유효한 값을 얼마나 많이 만들어 내는지가 프로그램 성능의 관건이다. 단백질이 사슬 모양으로 꼬여 있는 형태인 ‘올리고머’를 만드는 실험에서 프로틴 MPNN은 기존 단백질 구조 설계 프로그램인 ‘로제타’보다 약 60% 높은 성능을 보였다.
실제로 AI가 구현하는 단백질 구조는 치료제 개발에 큰 도움이 된다. 암 치료제를 연구하려면 치료 후보 물질이 우리 몸에 있는 2만여 개 단백질에 어떻게 작용하는지를 확인해야 한다. AI는 이 작업 시간을 획기적으로 줄여준다. 질환을 일으키는 특정 바이러스를 제거하거나 세포를 치료하는 데 가장 적합한 단백질 구조도 빠르게 설계할 수 있다.
현재 베이커 소장 연구팀은 자연에 존재하지 않는 완전히 새로운 단백질 구조를 구현하는 연구도 진행 중이다. 연구팀은 앞으로 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19)과 같은 새로운 바이러스가 등장했을 때 대응할 수 있는 단백질 구조를 AI가 신속하고 정확하게 만들어 낼 것으로 예상했다.
AI 기반 단백질 구조 설계 프로그램의 발전은 현재진행형이다. 미국의 일론 머스크가 설립한 AI 회사 오픈에이아이는 지난해 특정 이미지를 시뮬레이션할 수 있는 ‘달-이(DALL-E)’를 공개했다. 이 기술의 가장 큰 특징은 정밀함이다. 단백질 구조와 같이 아주 복잡한 대상도 정확하게 묘사할 수 있다. 실제 단백질의 꼬이고 접힌 구조까지 3차원으로 구현해 명확하게 보여줬다.
DALL-E는 연결된 뇌 속 뉴런들이 이룬 신경망과 비슷한 구조의 네트워크를 갖고 있다. 수백만 개의 디지털 이미지를 학습한 DALL-E는 단어와 이미지의 연결성을 스스로 판단해 가장 적합한 이미지를 구현한다.
베이커 소장은 “현대 의학에서 필요한 것은 암이나 유행성 감염병에도 효과를 낼 수 있는 새 단백질”이라며 “AI는 단백질 구조를 설계하는 시간을 기존 수년에서 불과 몇 초로 단축할 뿐만 아니라 훨씬 더 정교한 구조를 만들어낼 수 있다”고 말했다.
