AI활용한 신약 개발 … 빅테크도 뛰어들어

구글 단백질분석 '알파폴드' 내놔

구글, 엔비디아, 마이크로소프트(MS) 등 주요 빅테크 기업이 인공지능(AI) 신약 개발을 다음 먹거리로 선언하며 투자를 아끼지 않고 있다. 빅테크 기업 참전으로 평균 10년 이상 걸리는 신약 개발 기간이 획기적으로 단축될지 주목된다.

AI 신약 개발에서 가장 앞서 나가고 있는 빅테크 기업은 구글이다. 알파고로 잘 알려진 구글의 자회사 딥마인드는 2018년 단백질 구조를 예측하고 만들어내는 AI '알파폴드(AlphaFold)'를 내놨다. 출시된 해에 단백질 구조 예측 대회인 CASP에 참여한 알파폴드는 자유 모델링 부문에서 우승을 차지했다.

2년 후에는 성능이 개선된 알파폴드2로 다시 CASP에 참가한 딥마인드는 2등과 큰 격차로 또다시 1위에 오르며 알파폴드1의 성과가 우연이 아니었음을 증명했다. 알파폴드2는 기존에 30~40점대 수준이던 단백질 접힘 예측 점수를 90점까지 끌어올렸다.

독일 막스플랑크 연구소가 10년 동안 연구해온 박테리아 단백질 구조를 단 30분 만에 파악해 학계의 주목을 받은 알파폴드2는 2020년 코로나19 바이러스 단백질 구조를 예측하고, 2022년에는 인간 단백질 98.5%를 포함한 단백질 구조 데이터베이스를 공개해 학계를 놀라게 했다.

알파폴드 이전에는 X선이나 극저온 전자현미경 장비 등을 활용해 수개월간 시간을 투자하면서 단백질 구조를 해독했다. 과학자들은 10만여 종의 단백질 구조를 지금까지 분석했지만 이는 수십억 종으로 추정되는 단백질 중 극히 일부분에 불과했다. 알파폴드는 기존 실험을 통해 확인된 수십만 개의 단백질 구조와 아미노산 서열을 학습한 뒤 미지의 단백질이 주어지면 구조를 알아서 해독한다. 그 덕분에 수년 이상 걸리는 신약 후보물질 발굴에 활용도가 높을 것이라는 기대를 받고 있다.

알파폴드에도 한계는 있다. 단백질 구조를 파괴하는 다양한 돌연변이 단백질은 해독이 쉽지 않다. 딥마인드는 알파폴드가 새로운 돌연변이 단백질을 분석하고 예측할 수 있도록 설계를 변경하는 방안을 연구 중이다. 개별 단백질을 넘어서 복합체뿐만 아니라 전체 세포 소기관 또는 세포를 개별 단백질 분자 수준까지 모델링할 수 있어야 한다는 지적도 나온다.

2021년 구글은 알파폴드를 활용해 신약을 개발하는 아이소모픽랩스(Isomorphic Labs)를 설립해 본격적인 신약 개발 사업에 뛰어들었다. 올해 초 아이소모픽랩스는 일라이릴리와 17억달러, 노바티스와 15억달러 규모 AI 신약 개발 협력 계약을 체결하며 업계를 놀라게 했다. 구글 외에도 많은 빅테크 기업이 AI 신약 개발에 나서고 있다. MS는 지난해 9월 단백질 생성 범용 프레임워크 '에보디프(EvoDiff)'를 오픈소스로 공개했다. 엔비디아 역시 지난해 '바이오네모(BioNeMo)'를 출시해 새로운 단백질 생성 AI 모델을 구축하겠다고 발표한 바 있다.

[강민호 기자]