ADC·유전자치료제 개발 가능한 '알파폴드' 최신버전 나왔다

알파폴드의 진화...ADC·유전자치료제도 개발 가능해져
구글 딥마인드, 지난달말 알파폴드 최신버전 공개
수준 높은 기술 나오면 신약개발에 AI가 보편화될 가능성도

123rf 제공

지난달 31일 구글 딥마인드가 단백질 구조예측 프로그램 ‘알파폴드’의 최신 버전을 공개했다. 항체·핵산과 단백질의 결합 예측 정확도가 대폭 향상돼 항체약물접합체(ADC), 유전자치료제 등 새로운 모달리티 신약개발에 인공지능(AI)을 활용할 수 있는 길이 열렸다는 평가다.

2018년 첫 공개된 알파폴드는 지속적으로 업데이트를 거치며 단백질간 결합의 예측 속도와 정확도를 개선해 왔다. 다만 실제 신약개발에 프로그램을 활용하기에는 한계가 있었다. 약물이 작동하는 과정을 정확히 이해하려면 단백질간 결합뿐 아니라 저분자화합물, 항체, 핵산 등 다른 분자들과의 결합을 고려해야 해서다.

이번 업데이트를 통해 단백질과 리간드(저분자화합물)의 결합 예측력은 73.6%로 대폭 높아졌다. 유사 프로그램인 비나(52.3%), 골드(51.2%), 디프독(37.9%), 유니몰(22.9%)의 정확도를 훨씬 뛰어넘는 결과다.

딥마인드는 “(이번 업데이트를 통해) 단백질을 넘어 다른 생물학적 분자까지 적용범위가 확장됐다”며 “거의 모든 분자에 대한 예측이 가능해졌고 원자 수준의 정확도에 도달했다”고 설명했다.

또 항체·핵산과 단백질 결합 예측력이 눈에 띄게 향상됐다. 항체와 단백질 결합 예측력은 이전 버전인 알파폴드2.3과 비교해 21.2%에서 51.5%로 대폭 증가했다. 핵산과 단백질의 결합도 이전보다 두 배 이상 정확해졌다. RNA의 경우 단백질과 결합 예측력이 19.0%에서 38.0%로, DNA의 경우 28.2%에서 62.9%로 늘었다. 전반적인 단백질과 단백질 결합 예측력도 68.9%에서 78.1%로 높아졌다.

업계에서는 이번 업데이트가 AI 신약개발의 새로운 지평을 열었다는 평가가 나온다. 업계 관계자는 “항체약물접합체(ADC), 유전자치료제 등 새로운 모달리티를 활용한 신약개발에 AI를 적용하는 것도 가능해졌다”며 “오프타깃(약물에 의해 예상치 못하게 발생하는 부작용)이나 독성을 일으키는 단백질과의 결합도 미리 예측할 수 있게 됐다”고 설명했다.

더불어 알파폴드는 오픈소스로 공개된 프로그램인 만큼 향후 AI 신약개발 업계의 표준으로 자리매김할 가능성도 있다. 알파폴드는 지금까지 190개 이상 국가에서 약 140만 명의 사용자에 의해 항암제 후보물질 발굴, 말라리아 백신 개발 등 다양한 연구에 활용되고 있다.

업계 관계자는 “수준 높은 기술이 공유되면 신약개발에 AI가 보편화될 수 있다”며 “기존 AI 신약개발 기업들은 특정 단백질에 전문화하는 식으로 발전이 가속화될 수 있을 것”이라고 설명했다.

이영애 기자 0ae@hankyung.com

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