알파고 아버지 허사비스 CEO·존 점퍼·데이비드 베이커 수상

"아미노산 구조 알면 결합력 높인 신약 개발…연구 범용성 높아"

노벨물리학상에 이어 노벨화학상에서도 인공지능(AI)을 활용한 자연과학 연구가 선정됐다. AI로 복잡한 단백질 구조를 분석·예측하고 새로운 생체 분자까지 설계하는 내용이다.

병원체를 표적·무력화하는 신약, 생체 소재 등 개발에 응용될 것으로 기대된다.

9일(현지 시각) 스웨덴 왕립 카롤린스카연구소 노벨위원회는 올해의 노벨화학상 수상자를 발표했다. 데이비드 베이커 미 워싱턴대 교수(62)와 데미스 허사비스(48) 구글 딥마인드 최고경영자(CEO), 존 M. 점퍼(39) 딥마인드 수석과학자가 공동 수상했다.

위원회는 "베이커 교수는 AI를 통해 완전히 새로운 종류의 단백질을 만드는 방법을 제시했다. 또 허사비스와 점퍼 수석연구원은 단백질의 복잡한 구조를 예측하는 AI 모델을 개발했다”며 선정 이유를 밝혔다.

베이커 교수가 개발한 단백질 설계 AI는 '로제타폴드 디퓨전'이다. 그는 2021년 단백질 접힘을 예측하는 모델 '로제타폴드'를 시작으로 로제타 시리즈를 개량해 왔다.

로제타폴드는 단백질이 인체 내에서 고유의 입체 구조를 형성하는 과정인 '단백질 접힘'을 분석할 수 있다. 또 다양한 아미노산 서열이 담긴 데이터베이스를 활용해 미지의 단백질도 분석할 수 있다.

로제타폴드 디퓨전으로 넘어오면서 구조 예측을 물론 설계도 가능해졌다. 사용자가 모양, 크기, 기능을 제시하면 이에 맞춰 단백질이 디자인된다.

알파고의 아버지 허사비스 CEO는 점퍼 수석연구원과 함께 '알파폴드 시리즈'를 개발한 공로가 인정됐다.

알파폴드는 로제타폴드와 기능은 유사하지만 앞서 2018년에 최초 공개됐다. 아미노산 서열을 토대로 단백질 구조를 예측하는 AI 모델이다. 이후 2020년 알파폴드2, 올해 3으로 발전했다.

위원회는 "알파폴드2는 2억 개 이상 단백질의 구조를 예측할 수 있어 이미 200만 명의 사람들이 사용했다"며 "항생제 내성 연구, 플라스틱 분해 효소 등 응용과학에 활용된다"고 설명했다.

이런 연구들은 신약 개발을 혁신할 수 있다.

질병을 유발하는 병원체 단백질 구조를 알면 약의 결합력을 높여 치료를 개선할 수 있다. 또 특정 아미노산 배열의 단백질 기능을 예측한다면 구조를 바꿔 기능을 개조할 수도 있다.

석차옥 서울대 화학부 교수는 "암, 감염병 등 어떤 질병이건 간에 병원체는 아미노산, 핵산 등 생체분자로 이뤄졌단 점에서 같은데 AI는 범용적인 분석이 가능하다"고 설명했다.

이어 "지난 50년간 단백질 예측 구조는 통계학적 방법론, 분자 역학 수식 등 방법으로도 풀지 못한 난제였는데 AI가 이를 풀어냈다"며 "과거 양자가 공학, 화학에 미쳤던 파급력 이상으로 AI가 물리학, 화학, 생명학 등 기초과학의 패러다임을 바꿀 것"이라고 덧붙였다.