구글 알파폴드, 환각 분자 수십만 개 발견…항우울제 개발 돌파구

딥마인드가 알파폴드를 이용해 항우울제 후보물질을 찾고 있다. 딥마인드 제공.

구글 딥마인드의 단백질 구조 예측 인공지능(AI) ‘알파폴드’가 환각을 일으키는 분자 수십만 개를 발견했다. 환각 성분이 든 항우울제 개발 단서를 찾는 데 도움이 될 것으로 기대된다. 

환각을 일으키는 버섯인 ‘실로시빈 버섯’ 성분이 일부 국가에서 우울증 치료제로 쓰이고 있다. 한국에선 아직 불법이지만 일부 국가에서는 환각 성분의 우울증 개선 효과를 인정하고 있다. 

환각 성분을 찾아내는 데 인공지능이 도움을 줄 것으로 기대되고 있다. 국제학술지 ‘네이처’는 알파폴드가 환각을 일으키는 분자들을 수십만 개 발견했고 이는 새로운 종류의 항우울제를 개발하는 데 활용될 수 있을 것으로 보인다고 18일(현지시간) 보도했다. 

알파폴드는 단백질 접힘 구조를 예측하는 AI 도구다. 단백질을 이루는 3차원 입체 구조가 단백질의 기능을 결정한다. 단백질 구조를 예측하고 해독하면 단백질과 상호작용하는 화합물을 설계하거나 찾아낼 수 있고 이를 기반으로 신약을 개발할 수 있다. 

알파폴드는 아직 신약 개발 만능 도구는 아니다. 브라이언 쇼이쳇 미국 샌프란시스코 캘리포니아대 약학과 교수는 약물 후보물질을 식별하기 위해 ‘단백질-리간드 도킹’ 모델링 전략을 활용하는 X선 결정학이 알파폴드 예측보다 유용하다는 연구가 10편 이상 있다고 18일 네이처를 통해 밝혔다. 

알파폴드는 선행 연구를 통해 특정 단백질과 결합하는 것으로 이미 알려진 화합물을 선별하는데 서툰 경향이 있었고, 신약으로 유망한 화합물이 아닌 다른 화학물을 식별하는 경향을 보이기도 했다. 알파폴드의 단백질 모델은 실험실에서 극저온 전자 현미경 또는 X선 결정학 등의 도구를 이용해 발견한 유망한 약물 후보물질과 다른 화합물을 산출해냈다. 

하지만 알파폴드는 ‘세로토닌 수용체’를 가장 강력하게 활성화하는 약물 후보물질을 발견하기도 했다. 강력한 환각제인 향정신성의약품 ‘LSD’가 부분적으로 이 물질과 유사성을 갖고 있다. 

과학자들은 현재 알파폴드가 특정 약물 후보물질에 있어서는 최적화된 예측을 내놓는 반면, 또 다른 약물에서는 그렇지 않은 결과값을 내고 있다고 보고 있다. 아직은 신약 개발에 보편적으로 쓰이기 어렵고 만병통치약처럼 과잉 해석해서도 안 된다는 것이다. 

단 여러 잠재력을 갖고 있다는 점에서 알파폴드의 잠재력과 가능성을 경시해서도 안 된다고 보고 있다. 구조생물학자들은 네이처를 통해 “알파폴드는 현재의 실험 도구들을 완전히 대체할 수 있는 상태는 아니다”라며 “기존 실험 도구와 알파폴드의 적절한 균형점을 찾아나가야 한다”고 말했다. 알파폴드가 유용한 항우울제 후보물질을 발견하기까지는 앞으로 몇 달에서 몇 년이 더 소요될 것으로 보았다.  

[문세영 기자 moon09@donga.com]