2024 노벨 화학상: AI와 화학의 융합

[객원 에디터 8기 / 이유슬 기자] 2024년 노벨 화학상은 인공지능(AI)을 활용한 단백질 구조 예측과 설계에 대한 연구로 큰 주목을 받았다. 2024년 노벨 화학상의 수상자들은 ‘알파폴드 2(AlphaFold2)’를 개발한 구글 딥마인드의 데미스 허사비스(Demis Hassabis)와 존 점퍼(John M. Jumper), 그리고 단백질 설계 연구를 수행한 워싱턴대의 데이비드 베이커(David Baker)이다. 이들은 인공지능 기술을 통해 단백질의 3차원 구조를 예측하는 모델인  ‘알파폴드 2(AlphaFold2)’를 개발하여 이를 토대로 새로운 단백질을 설계하는 혁신적인 연구를 수행했다.

단백질 연구의 중요성

단백질 연구는 1950년대부터 꾸준히 발전해 왔다. 단백질은 다양한 아미노산의 결합으로 형성되며, 모든 생명체에서 필수적인 기능을 수행한다. 단백질은 몸을 구성하고 면역과 유전정보의 저장에도 중요한 역할을 한다. 단백질의 3차원 구조는 단백질의 기능을 결정하는 핵심 요소이며, 데미스 허사비스와 존 점퍼는 이를 정확하게 예측하는 인공지능 모델을 개발하여 연구 속도를 획기적으로 향상했다.

알파폴드 2(AlphaFold2)는 복잡한 단백질의 접힘(folding) 과정을 컴퓨터 알고리즘으로 빠르고 정확하게 예측한다. 과학자들은 오래전부터 단백질이 어떻게 접히고, 그 구조가 기능을 어떻게 결정하는지에 대한 연구에 몰두해 왔다. 그러나 단백질의 구조를 예측하는 일은 매우 복잡한 문제이기 때문에 각각의 구조를 밝히는 데 오랜 시간이 소요되었다. 연구자들은 이를 해결하기 위해 다양한 기술을 개발해 왔으나 최근까지도 완전한 해법을 찾는 데 어려움을 겪어왔다. 이 난제는 알파폴드 2(AlphaFold2)의 등장으로 인해 비로소 전환점을 맞이하게 되었다. 이 인공지능 모델은 지금까지 발견된 거의 모든 단백질 구조, 즉 약 2억 개의 단백질 구조 예측을 가능하게 만들었다.

단백질 연구의 응용

베이커 교수의 연구팀은 알파폴드 2(AlphaFold2)가 만들어낸 정보를 바탕으로 백신, 나노물질, 초소형 센서 등으로 쓰일 수 있는 새로운 단백질을 만들어내는 데 성공했다. 알파폴드 2(AlphaFold2)는 단백질의 구조를 예측함으로써 단백질과 질병 간의 연관성을 더 정확하게 파악하게 해 주었고, 이를 통해 앞으로 맞춤형 치료법 개발이 가속화될 것으로 기대된다. 또한 이처럼 새로운 단백질을 설계하는 기술은 플라스틱 분해 효소 개발과 같은 환경 문제 해결에도 기여할 수 있을 것으로 보인다.

2024년 노벨 화학상은 인공지능과 화학의 만남이 과학에 미칠 막대한 영향의 예시를 보여주었다. 단백질 구조 예측과 설계 기술은 과학자들에게 질병을 더 잘 이해하고 치료할 수 있는 도구를 제공하며 지속적으로 생명과학의 발전을 이끌어갈 것이다.