해외제안 뿌리치고 고국택한 과학자…“한국학생들 무수한 연락에 결정”
AI 단백질 해독으로 美사이언스 ‘최고 혁신연구’
“제자들과 연구하며 성과내고 싶어 한국행”
올해 포니정재단(이사장 정몽규)은 젊은 혁신가에게 수여하는 제4회 ‘포니정 영리더상’ 수상자로 이 교수를 선정했다. 이 교수는 지난해 9월 한국으로 돌아와 서울대 생명과학부에 재임중이다.
오는 9월 20일 영리더상 시상식을 앞두고 만난 이 교수는 한국에 돌아온 이유에 대해 “한국 학생들의 연락 때문”이라고 답했다. 2년전 당시 박사후 연구원 신분으로 AI 단백질 구조 해독 연구 분야 선구자로 알려지자 중·고생부터 대학생까지 한국 학생들의 연락이 빗발쳤다고 한다.
백 교수는 “AI 단백질 구조 해독 연구를 해보고 싶은데 어떻게 공부를 해야 하는지, 어떤 대학의 연구실에 진학해야 하는지 등 정말 많은 학생들이 관심을 갖고 연락해왔다”며 “미국 대학이나 회사들의 무수한 제안들이 있었지만 학생들과 함께 AI 단백질 구조 해독 연구 분야 발전을 같이 도모하고 싶다는 생각이 들었다”고 말했다.
단백질은 모든 생명 현상에 관여하는 생체 분자로 구조에 따라 매우 다양한 특성과 기능을 갖는다. 단백질 구조 해독이 생명과학 연구와 신약 개발에 획기적 전기 마련으로 이어질 수 있다는 평가가 나오는 이유다. 하지만 사람이 실험을 통해 직접 수 백에서 수천 개의 아미노산이 연결된 단백질의 구조를 분석하는 데 최소 수개월, 최대 수십 년 간의 노력과 시간, 비용이 필요하다.
백 교수는 수 분에서 수 시간 안에 단백질 구조를 해독하는 AI ‘로제타폴드’를 개발했다. 과학자들이 실험으로 사전에 밝힌 단백질 구조를 해석한 결과와 로제타폴드가 분석한 결과가 85% 가량 일치하는 성능을 보인다.
로제타폴드는 세 종류의 AI로 구성된다. 미지의 단백질이 주어지면 단백질 데이터베이스에서 비슷한 아미노산 서열을 찾는 AI와 단백질 내부에서 아미노산들이 연결되는 형태를 예측하는 AI, 입체 구조를 제시하는 AI가 서로 협력한다. 이 과정을 반복하며 각 AI가 제시한 결과를 개선하며 정확도를 높인다.
로제타폴드는 2021년 첫 개발했다. 이후 정확도와 속도 면에서 업그레이드를 거쳤다는 게 백 교수의 설명이다. 백 교수는 “예측 정확도가 90% 이상으로 올라왔으며 결과 도출 속도도 더 빨라졌다”며 “한 단백질의 구조 예측 뿐 아니라 한 단백질이 어느 단백질과 결합을 잘할 지에 대한 예측도 할 수 있게 로제타폴드를 업그레이드했다”고 설명했다.
현재 로제타폴드 AI 코드와 분석한 단백질 구조 데이터는 무료로 공개된다. 과학자들이 연구결과를 공개, 상호 검증하면서 집단적으로 보편 지식을 생산해 내는 개념을 뜻하는 ‘오픈 사이언스’를 장려하기 위한 취지다. 백 교수는 “몇몇 회사들이 로제타폴드를 활용하고 있는 것으로 알고 있다”며 “신약 개발 연구에 도움이 되길 기대한다”고 말했다.
백 교수는 그간의 연구성과를 인정받아 올해 ‘제 4회 포니정 영리더상’에 지난 7월 선정됐다. 9월 20일 서울 강남구 아이파크타워 포니정홀에서 열리는 시상식에서 상을 받을 예정이다. 백 교수는 “’연구에 정답은 없다’는 생각으로 연구에 정진하겠다”고 밝혔다.
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