딥마인드, 단백질 구조 설계 AI ‘알파프로티오’ 공개

알파폴드 단백질 구조 예측보다 진일보
韓 업체 '갤럭스 디자인'도 전달 선봬
AI 신약 개발 고도화···"R&D 혁신 기대"

[서울경제]

인공지능(AI) 모델 ‘알파고’, ‘알파폴드’ 시리즈로 유명한 구글 딥마인드가 이번에는 단백질 구조를 설계해주는 새로운 모델 ‘알파프로티오(AlphaProteo)’를 선보였다. 단백질 구조 예측 AI ‘알파폴드’가 연구자의 약물 후보군 탐색을 돕는 수준이라면, 알파프로티오는 약물이 어떤 분자 구조를 가질지 직접 보여주는 게 가능해 AI 신약 개발의 판도를 한번 더 바꿀 것이라는 게 전문가 평가다.

구글 딥마인드의 단백질 구조 설계 AI '알파프로티오'가 표적 단백질인 코로나19 바이러스(노란색)에 잘 결합하는 구조를 설계해 만든 새로운 단백질(파란색). 사진 제공=딥마인드

딥마인드는 5일(현지 시간) 자사 블로그를 통해 알파프로티오를 공개했다. 질병 원인이 되는 몸속 물질과 같은 특정 단백질과 효과적으로 결합할 수 있는 또다른 단백질, 즉 약물의 분자 구조를 설계해주는 AI다. 단백질은 분자 구조에 따라 생체 조직의 성장과 유지, 호르몬 분비나 억제와 같은 다양한 기능을 가진다. 특정 단백질에 문제가 생기면 관련 기능이 떨어져 질병에 걸릴 수 있다. 이 단백질과 결합해 상호작용함으로써 문제를 없애줄 최적의 물질을 찾는 게 신약 개발의 핵심이다.

알파프로티오는 문제의 단백질 구조와 잘 들어맞을 약물이 어떤 구조를 가질지를 직접 보여준다. 반면 알파폴드는 문제의 단백질 구조를 예측하고 이를 기존의 방대한 신약 후보군과 빠르게 대조한 후 그중 신약으로 쓰기에 최적인 물질을 추려준다. 알파프로티오는 주관식, 알파폴드는 후보군에서 정답을 고르는 객관식 문제를 푸는 셈이다. 알파프로티오가 절차를 더 간소화한 것이다. 이를 위해 알파폴드의 구조 예측 데이터 1억 건 이상을 학습했다.

딥마인드는 알파프로티오의 성능 실험도 했다. 암과 당뇨병 합병증과 관련된 ‘VEGF-A’와 코로나19 바이러스 등 7개의 단백질에 대한 신약 후보물질을 알파프로티오로 도출하고 실제 결합 등 효과를 실험했다. 그 결과 기존의 방법으로 도출한 물질보다 최대 300배 강한 결합력(결합 친화도)을 나타냈다. 또 VEGF-A가 억제되고 코로나19 바이러스도 중화한 것으로 확인됐다.

국내 AI 신약 개발 기업 갤럭스의 박태용 부사장은 “알파폴드도 선구적이었는데 알파프로티오 같은 단백질 구조 설계 AI는 그것과 비교하면 하늘과 땅 차이의 발전”이라며 “신약 발굴에 혁신을 가져올 수 있다”고 평가했다. 배성철 전 울산과학기술원(UNIST) 의과학대학원장(현 교학부총장)은 “향후 실제 활용 사례들을 살펴봐야겠지만 신약 개발뿐 아니라 다양한 생명과학 분야 연구개발(R&D)에 큰 임팩트를 줄 것으로 기대한다”고 말했다.

알파프로티오 이전에도 단백질 구조 설계 AI가 개발됐지만 알파폴드로 업계 최고 기술력을 인정받은 딥마인드가 이 분야에 등판한 만큼 향후 기술 경쟁이 가속화할 전망이다. 대표적 경쟁 모델로 2022년 데이비드 베이커 워싱턴대 교수 연구팀의 ‘로제타폴드 디퓨전’, 지난달 나온 갤럭스의 ‘갤럭스 디자인’이 꼽힌다. 로제타폴드 디퓨전은 2021년 사이언스의 최고의 연구성과로 꼽힌 단백질 구조 예측 AI 로제타폴드의 후속모델이다. 갤럭스는 카카오와 LG 등 대기업 투자를 받았고 지난달 LG화학과 협력해 신약 설계 AI를 활용해 항암제를 공동 개발하기로 했다. 갤럭스는 단백질 중에서도 외부 감염물질인 항원에 대항하는 ‘항체 신약’ 분야에 집중하고 있다.

엔비디아와 마이크로소프트(MS)도 설계 기술을 일부 선보였다. 엔비디아는 기업용 AI 신약 개발 플랫폼 ‘바이오니모’를 통해 저분자 설계를 포함해 단백질 구조 예측, 염기서열(시퀀스) 분석 등 서비스를 제공 중이다. 마이크로소프트(MS)의 에보디프 역시 단백질 설계가 가능하다고 소개됐다. 다만 실제 구조가 아닌 기호의 나열인 염기서열을 만들어주는 것이라서 딥마인드 등에 비해서는 활용도가 낮은 것으로 알려졌다.

김윤수 기자 sookim@sedaily.com