구글 딥마인드 AI가 단백질 구조를 예측한다

여러분, 우리 몸을 비롯한 생명체의 신체 구조는 이 단백질이라는 것으로 구성되어 있습니다.

이 단백질은 아미노산이 서로 접혀서 3차원 구조를 이루는데요, 구글 AI가 이러한 단백질의 구조를 예측할 수 있다고 해서 화제가 되고 있습니다.

 

뉴욕타임즈는 구글의 딥마인드가 인공지능 단백질 구조 예측 프로그램 '알파폴드'를 이용해 2억개 이상의 단백질 구조를 업데이트했다고 밝혔습니다. '알파 폴드'라는 것은, 단백질이 특유의 접힘 구조(fold)를 가지고 있기 때문에 붙은 이름입니다.

어쨌든 이 알파 폴드 프로그램으로 인해서, 구글은 지구상 알려진 거의 모든 단백질의 구조를 예측할 수 있게 되었습니다.

참 대단한 업적이네요. 이런 단백질 중에서 인류에게 도움이 되는 단백질의 구조 역시 존재하겠죠? 의학이나 생물학 등에서 응용될 수 있을 것으로 보입니다.

 

 

딥마인드는 2020년 단백질 모양을 예측할 수 있는 기술을 공개했습니다. 그 후 알파폴드의 성능은 계속해서 진화해 왔죠.  지난해 7월에는 36만5000개 이상의 단백질 3D 구조를 예측할 수 있는 알파폴드를 출시했습니다. 여기에는 인간이 가진 단백질 2만여 가지 중 98.5%가 포함됐다고 하네요.

 

단백질은 생명에 필수적인 요소입니다. 특히 세포에서 그 기능을 결정하지요. 만약 특정 단백질의 구조를 정확히 찾아낼 수 있다면, 그 단백질이 어떻게 기능하는지도 해독할 수 있다는 뜻입니다.

 데미스 하사비스 딥마인드 최고경영자(CEO)는 "이제 구글에서 키워드를 검색하는 것 만큼이나 쉽게 단백질 3D 구조를 찾을 수 있다"며 "디지털 생물학의 새로운 시대가 시작됐다"고 말했습니다. 정말 구글이라는 기업의 비전은 놀랍네요!

 

 

하나의 단백질은 평균 300여 개의 아미노산으로 구성된다고 합니다.

이 단백질의 구조는 아미노산 종류, 그리고 상호작용, 주변 환경 조건에 따라 접히는 모양이 달라집니다. 들여다보면 수많은 변수가 관여하는 매우 복잡한 과정이지요. 따라서 이 단백질 구조를 예측하는 것은 과학자들의 오랜 과제였습니다.

 

그간 단백질 구조는

 X선이나 저온전자현미경(Cryo-EM)을 이용해 분석했습니다.

이는 다소 원시적으로, 실제 단백질의 구조를 확인하는 방법입니다. 과학자들은 이런 방법으로 약 10만 가지의 단백질 구조를 해독하였습니다. 이 실험을 통해 구조를 예측하는 방법은 시간이 오래 걸린다는 치명적인 단점이 있었습니다.

 

컴퓨터 시뮬레이션으로 구조를 예측하는 방법도 시도됐지만 계산 시간이 길었고, 시뮬레이션에 필요한 에너지 함수가 부정확해 정확도도 떨어졌습니다.

그런데 인공지능이 단백질 구조 예측에 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 딥러닝 알고리즘을 적용하며 빠르게 단백질 구조를 예측할 수 있는 가능성이 열렸습니다. 그 정확도도 날로 발전하고 있다고 합니다. 실제로 50여 년간 난제로 남아있던 단백질 구조 예측 문제를 완벽에 가깝게 해결한 사례가 있습니다.

알파폴드는 지난해 12월 단백질 구조 예측 능력 평가 대회(CASP)에서 평균 92.4점으로 1위를 차지했습니다. 100점 만점에 90점 이상이면 실험적 방법과 동등하다고 간주하는데, 모든 참가팀을 통틀어 최초로 90점을 넘긴 것입니다. 

이는 실험적 방법의 정확성을 갖추고 있다는 의미입니다. 대단하죠.

 

이렇듯 알파폴드가 예측할 수 있는 막대한 단백질 데이터베이스를 통하여, 생명과학과 환경, 제약 등 다양한 분야의 연구가 촉진될 것으로 예상됩니다. 

하사비스 CEO는 "50만 명 이상의 연구원들이 데이터베이스를 사용해 200만개 이상의 구조를 확인했다"며 "단백질 구조 예측은 과학자들이 새로운 발견을 하는데 도움이 됐다"고 말했습니다.

실제 많은 연구자들이 연구과정에서 위해 알파폴드를 활용하고 있다고 합니다. 올해 4월 미국 예일대 연구팀이 말라리아 백신 개발을 위해 알파폴드의 데이터베이스를 요청했습니다. 유니버시티 칼리지 런던(UCL) 컴퓨터생물학과 연구팀도 알파폴드를 이용해 플라스틱을 먹어치우는 새로운 효소를 찾기 위한 연구를 진행하고 있습니다.

참으로 놀라운 세상입니다. 인공지능 연구가 단백질 구조를 예측하고, 그것이 실제 과학에 응용될 수 있다니... 우리는 참으로 놀라운 시대를 살고 있네요^^

 

이상 석아산이었습니다!