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AI 단백질 설계: 노벨상 수상자가 여는 생명공학의 새 시대

최근 노벨 화학상 수상의 영예를 안은 연구자가 TED와의 대담에서 AI 기반 단백질 설계 연구의 놀라운 발전과 미래 비전을 공유했습니다. 그의 연구는 생명공학 분야에 혁명적인 변화를 가져오며, 질병 치료부터 환경 문제 해결에 이르기까지 인류의 다양한 난제에 새로운 해법을 제시하고 있습니다. 특히 그의 초기 연구는 TED Audacious 프로젝트의 지원을 받기도 하여, 이 중요한 여정의 일부가 된 TED에게도 의미 깊은 순간입니다.

단백질, 생명의 일꾼들

노벨상 수상자는 단백질을 “모든 생명체의 일꾼”이라고 지칭합니다. 실제로 생물학에서 일어나는 거의 모든 현상은 단백질의 작용을 통해 이루어집니다. 영양소 운반, 손상된 조직 복구, 면역 체계 지원 등 우리 몸의 필수적인 기능들을 담당하며 생명 유지에 핵심적인 역할을 수행합니다.

불가능에 도전하다: 단백질 설계의 난제

수십 년간 과학자들은 자연에 존재하는 단백질만을 연구해왔습니다. 자연 속 단백질은 수십억 년의 진화를 통해 형성된 “마법 같은 상형 문자”처럼 느껴질 정도로 정교한 기능과 특성을 가지고 있었기에, 새로운 기능을 가진 단백질을 인공적으로 설계한다는 것은 상상하기 어려운 일이었습니다. 기존의 방법으로는 시도조차 어려웠고, 성공적인 결과를 얻기도 매우 힘들었기에, 오랫동안 단백질 설계는 인류에게 극복하기 어려운 난제로 남아 있었습니다.

AI, 생명 설계의 문을 열다

그러나 이 난제는 노벨상 수상자의 획기적인 연구를 통해 해결되기 시작했습니다. 그의 연구팀은 단백질의 아미노산 서열이 3차원 구조를 결정하는 방식을 이해하는 것에서 출발했습니다. 유전자의 아미노산 서열이 단백질의 3차원 구조를 결정하고, 이 구조가 곧 단백질의 기능을 좌우한다는 원리를 바탕으로, 연구팀은 이 과정을 역으로 적용하는 데 성공했습니다. 즉, 특정 기능과 구조를 가진 “새로운” 단백질을 먼저 구상하고, 그에 맞는 아미노산 서열을 컴퓨터 프로그램으로 역설계하는 방식입니다.

초기에는 원자 간의 상호작용을 기반으로 하는 물리 모델을 개발했지만, 2019년 이후 연구팀은 AI 기반 접근 방식으로 완전히 전환했습니다. 지난 50년간 축적된 약 25만 개의 단백질 구조 데이터를 AI 모델 학습에 활용하여, 원하는 기능을 지정하면 그에 맞는 새로운 단백질 구조와 서열을 생성해내는 획기적인 시스템(RFdiffusion)을 개발했습니다. 이는 마치 이미지 생성 AI에게 “기린이 말을 타고 걷는 이미지”를 요청하는 것과 유사하게, “이 바이러스에 결합하여 차단하는 단백질” 또는 “암세포에 결합하여 분열을 멈추게 하는 단백질”을 설계해달라고 요청할 수 있게 된 것입니다. 설계된 단백질은 실제로 합성되어 의도된 기능을 수행하는지 확인됩니다.

무한한 응용 가능성: 인류를 위한 단백질

이러한 AI 기반 단백질 설계 기술은 인류의 삶을 변화시킬 무한한 잠재력을 가지고 있습니다.

• 건강 및 의학 혁신

  COVID-19 팬데믹 기간 동안, 연구팀의 동료 닐 킹(Neil King)은 노벨상 수상자의 연구소에서 코로나19 백신을 개발했습니다. 이 백신은 인간에게 사용이 승인된 최초의 데노보(de novo) 설계 의약품으로, 인플루엔자를 포함한 다양한 바이러스에 대한 선진 백신 개발로 이어지고 있습니다.

• 지속 가능성과 환경 보호

  플라스틱과 기타 오염 물질을 분해하는 새로운 단백질, 탄소를 고정하고 대기 중 메탄을 제거하는 방법, 유해한 용매 없이 분자를 합성하는 친환경 화학 공정 개발 등 지속 가능성 분야에도 집중하고 있습니다. 특히 “영원한 화학 물질(forever chemicals)”과 같이 자연 진화 과정에서 다루지 않았던 새로운 환경 문제에 대한 해결책을 제시하며, 자연이 해결하지 못한 문제를 단백질 설계로 극복하려는 시도입니다.

• 차세대 기술 개발

  작물의 내열성을 높여 기후 변화에 대응하거나, 개나 인간의 후각처럼 다양한 화합물을 구별하는 인공 코를 개발하여 환경 센싱 기술을 혁신하는 등 다양한 기술 분야로 확장이 가능합니다. 또한 단백질과 전자 장치를 연결하여 설계된 단백질의 반응을 휴대폰으로 빠르게 읽어낼 수 있는 기술 개발에도 박차를 가하고 있습니다.

윤리적 책임과 개방형 과학

연구팀은 자신들이 개발한 방법론과 소프트웨어를 널리 공개하여 전 세계 과학자들이 활용할 수 있도록 지원하며, 특히 대규모 인프라가 부족한 지역의 연구자들이 스스로 문제 해결책을 개발하도록 돕고 있습니다. 또한, 기술 라이선스 계약 시 글로벌 건강 애플리케이션에 대한 권한을 요구하는 등 개발된 기술이 가능한 한 광범위하게 적용될 수 있도록 노력합니다.

오남용 가능성에 대한 우려도 인지하고 있습니다. 연구팀은 백악관 국가안보회의와 함께 전문가 워크숍을 개최하여, 현재의 설계 방법론이 자연에 이미 존재하는 위협(예: 1918년 스페인 독감 바이러스)에 비해 큰 위협이 되지 않는다고 결론지었습니다. 오히려 단백질 설계의 주요 역할은 이러한 위협에 대한 방어 수단을 개발하는 것입니다. 그럼에도 불구하고, 잠재적 위험에 대비하기 위해 DNA 합성 회사들이 모든 합성 DNA의 제조 기록을 보관하도록 촉구하여, 의심스러운 발병 발생 시 출처를 추적할 수 있도록 하는 방안을 모색하고 있습니다.

AI가 가져올 수 있는 전반적인 위험(컴퓨터 바이러스, 일자리 문제 등)에 비하면 생물학 분야 AI의 즉각적인 위험은 상대적으로 낮으며, 긍정적인 측면이 훨씬 크다고 강조합니다.

진화를 넘어선 설계: 미래를 향한 시선

노벨상 수상자는 컴퓨터 기반 단백질 설계가 향후 항체 개발과 같은 분야에서 무작위적인 진화적 방법론을 대체할 것이라고 확신합니다. 강을 가로지르는 다리나 비행기를 만들 때 우연히 적합한 통나무를 찾는 것이 아니라, 처음부터 설계 원리에 따라 구축하는 것처럼, 생명공학 분야에서도 의도적인 설계가 점차 중요해질 것이라는 비전입니다.

앞으로 6년 안에 더 많은 단백질 기반 의약품이 승인되고, 현재 논의된 주요 문제들에 대한 해결책이 제시될 것이며, 심지어 지금은 상상조차 할 수 없는 새로운 문제들을 해결하는 데 단백질 설계가 활용될 것이라고 예측합니다. 이처럼 AI 기반 단백질 설계는 인류의 삶을 근본적으로 변화시키고, 미지의 영역을 탐험하며, 인류가 직면한 가장 큰 도전과제들을 해결하는 데 핵심적인 역할을 할 것입니다.