"AI 단백질 구조예측, 암 예방 백신 설계도 가능케 해"

석차옥 서울대 화학과 교수

 

바이오 인공지능(AI) 기술이 혁신적인 백신과 면역치료제 개발에 핵심 포인트로 떠오르고 있다. 전문가들은 AI 플랫폼을 통해 단백질 구조와 상호작용을 예측하는 기술이 생명과학과 결합하면 암을 예방하는 백신 설계도 가능해질 것으로 기대하고 있다. 단백질 구조 예측 AI 분야 선두주자는 구글 딥마인드의 ‘알파포드’다. 딥마인드는 2020년 단백질 구조 예측 기술을 공개했고, 2021년에는 단백질 3D 구조를 예측할 수 있는 버전을 출시했다. 

석차옥 서울대 화학과 교수는 16일 화순 하니움문화스포츠센터에서 열린 ‘2023 화순국제백신·면역치료포럼’에서 ”딥마인드가 개발한 알파폴드는 알파고가 이세돌과의 대국에서 좋은 성과를 거둔 것과 견줄 수 있을 정도의 놀라운 성과를 거뒀다"며 “인실리코 구조 기반 기술이 향후 생물학과 의약학에 혁명적인 변화를 가져올 것으로 기대되며 백신과 면역치료에 어떻게 활용할 수 있을지에 대한 관심이 쏟아지고 있다”고 말했다. 

단백질 구조 예측이 중요한 이유는 단백질 구조가 곧 세포의 기능을 결정하기 때문이다. AI는 단백질 구조 및 상호작용을 예측하고, 특정 항원에 잘 달라붙을 수 있는 항체 등을 개발하는 데 활용된다.  

특히 암 유발 인자와 관련한 단백질 구조를 AI 플랫폼으로 예측할 수 있게 되면 백신을 설계해 체내에서 면역반응을 유도할 수 있다. 전통적인 신약 개발 방법 대비 개발 시간과 비용도 크게 절감할 수 있다. 

하지만 알파폴드도 아직 예측에 많은 한계가 있는 상황이다. 석 교수는 ”알파폴드는 항체·항원 복합체를 예측하는 데 제약이 있다“며 ”염기서열 정보에 크게 의존하고 있으며 핵산, 유기분자 등은 다루지 않고 있다“고 말했다.

최근 공개된 차세대 알파폴드는 핵산 등 기존 대비 넓은 범위의 분자 형태를 예측할 수 있게 됐지만 딥마인드가 성과만 공개하고 방법론은 공개하지 않아 연구자로서는 아직 실망스럽다는 의견을 제시했다.  

석 교수는 2020년 신약 개발 벤처 ‘갤럭스’를 설립하고 20여 년간 연구해온 단백질 구조 및 상호작용 예측 기술을 집약해 신약 개발에 나서고 있다. 최근에는 저분자 단백질과 리간드를 도킹하는 작업을 하고 있다. 리간드는 단백질과 결합해 단백질 기능에 변화를 일으킬 수 있는 분자다.

석 교수 연구팀은 이를 통해 저분자화합물 신약 개발 영역에 있어 기존 대비 좋은 성과를 거두고 있다. 단백질의 여러 구조 중 루프 구조 예측률 정확도는 알파폴드보다 높다는 게 석 교수의 설명이다. 단, 갤럭스는 현재 항체 분야에 집중하고 있고 딥마인드는 광범위하게 인공지능을 다루는 기업이라는 점에서 단백질 구조 예측 결실에 대한 최종 평가는 후차적인 일로 돌렸다. 

최근 부상 중인 또 다른 AI 분야로는 생성형 AI 기술이 있지만, 챗GPT와 같은 언어 모델은 아직 단백질 구조 예측 부문에서 이렇다 할 성과를 내지 못하고 있다. AI를 통한 단백질 구조 예측은 아직 완벽하지 않지만 다수의 기업이 이를 통한 신약 개발에 나서고 있는 만큼 빠르게 발전하고 있는 분야다. 머지않은 미래에 AI를 통한 백신 및 면역치료제 개발 길이 열릴 것으로 기대되고 있다. 

[화순=문세영 기자 moon09@donga.com]