노벨 화학상 데이비드 베이커·데미스 허사비스·존 점퍼 '단백질' 설계·구조 예측 AI 로제타폴드(RoseTTAFold), 알파폴드(AlphaFold) 개발

노벨 화학상 데이비드 베이커·데미스 허사비스·존 점퍼 '단백질' 설계·구조 예측 AI 로제타폴드(RoseTTAFold), 알파폴드(AlphaFold) 개발

스웨덴 왕립과학원 노벨 위원회는 9일(현지 시각) 올해 노벨 화학상 수상자로 단백질의 3차원 구조를 예측하는 인공지능(AI) 기술을 개발한 데이비드 베이커(David Baker, 62) 워싱턴대 교수, 데미스 하사비스(Demis Hassabis, 48) 딥마인드 최고경영자(CEO), 존 점퍼(John Jumper, 39) 딥마인드 수석연구원을 선정했다고 발표했습니다.

데이비드 베이커 미국 워싱턴대 교수, 데미스 허사비스 구글마인드 최고경영자, 존 M. 점퍼 구글마인드 수석연구원.

노벨 위원회는 이들이 단백질의 복잡한 구조를 예측하고, 새로운 단백질을 설계하는 문제를 해결하는 데 기여한 점을 높이 평가했습니다. 특히 베이커 교수는 단백질 예측 프로그램인 ‘로제타폴드(RoseTTAFold)’를 개발하였고, 하사비스 CEO와 점퍼 연구원은 ‘알파폴드(AlphaFold)’라는 AI 모델을 각각 개발했습니다. 올해 수상자들은 상금 1100만 크로나(약 14억3400만원)를 나눠 갖게 됩니다.

올해 노벨 화학상은 데이비드 베이커 워싱턴대 교수와 데미스 하사비스 딥마인드 최고경영자(CEO), 존 점퍼 딥마인드 수석연구원(왼쪽부터)에게 돌아갔다.

노벨 위원회는 이번 수상이 단백질의 구조를 이해하고 조절하는 것의 중요성을 강조하며, 이러한 연구가 생명 과학 분야에 미치는 긍정적인 영향을 주목했습니다. 단백질은 20종의 아미노산이 복잡한 사슬 구조로 연결되어 있는 생명체의 기본 구성 요소이며, 이들 단백질의 구조를 예측하고 조절함으로써 신약 개발, 백신 연구 및 다양한 생물학적 응용이 가능해집니다.

단백질 구조 예측의 역사와 발전

1970년대부터 연구자들은 아미노산 서열로부터 단백질 구조를 예측하려고 시도했으나, 그 과정은 매우 복잡하고 어려웠습니다. 단백질의 구조는 아미노산의 종류, 아미노산 간의 상호작용, 주변 환경 조건 등 여러 변수에 따라 달라지기 때문에 예측이 쉽지 않았습니다. 그러나 허사비스와 점퍼 연구원이 이끄는 연구팀은 2018년 AI를 이용해 단백질 구조를 예측하는 '알파폴드'를 발표하였고, 이는 단백질-단백질 복합체 구조 예측까지 가능하게 하였습니다.

2020년에는 '알파폴드2'가 발표되었으며, 이는 2억 개에 달하는 모든 단백질의 구조를 예측하는 데 성공하였습니다. 이들은 단백질 뿐만 아니라 항체-항원 상호작용, RNA 및 DNA와의 상호작용 등 다양한 생체 분자 유형에 대한 결합 구조를 알아낼 수 있는 능력을 갖추게 되었습니다. 최근 공개된 '알파폴드3'는 이러한 범위를 더욱 확장하며, 생체 내에서 단백질이 어떻게 작용하는지를 이해하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

단백질 설계의 혁신

베이커 교수는 2003년에 완전히 새로운 기능을 가진 단백질을 설계하는 방법을 개발하였으며, 이를 통해 기존 단백질과는 전혀 다른 새로운 단백질을 성공적으로 설계할 수 있었습니다. 이 방법은 의약품, 백신, 나노물질 및 초소형 센서 등 다양한 분야에 활용될 수 있는 가능성을 열어주었습니다.

로제타폴드(RoseTTAFold)

베이커 교수의 연구팀은 단백질 구조를 해독하고 설계하는 AI 모델인 로제타폴드를 만들었으며, 이를 통해 특정 단백질을 읽고 유사한 아미노산 서열을 찾아내는 방법을 개발했습니다. 로제타폴드는 반복적으로 아미노산의 연결 방식을 예측하고 이를 기반으로 최종적인 단백질 구조를 예측합니다. 이러한 과정은 단백질 설계에서 혁신적인 발전을 이끌어내었습니다.

AlphaFold3

노벨위원회는 이들의 발견이 서로 다르지만 밀접하게 연결되어 있으며, 이들이 개발한 기술들이 신약, 나노 물질, 백신 등을 혁신적으로 변화시킬 수 있다고 강조했습니다.

한국과의 연관성

베이커 교수의 제자들 중에는 여러 한국인 연구원이 포함되어 있으며, 그 중 백민경 서울대 생명과학부 교수는 로제타폴드 개발을 주도한 인물입니다. 박한범 한국과학기술연구원(KIST) 뇌과학연구소 선임연구원과 박근완 KIST 강릉분원 천연물연구소 책임연구원, 이상민 포스텍 화학공학과 교수 등도 그와 함께 연구를 진행했습니다. 박한범 연구원은 "베이커 교수의 연구는 매우 파급력이 크다"며, 그가 노벨상을 받을 수 있는 충분한 이유가 있다고 강조했습니다. 그는 또한 베이커 교수가 연구실의 모든 연구원들의 연구 방향을 세심하게 이해하고, 항상 개선점을 고민하는 지도 교수라고 회상했습니다.

결론

올해 노벨 화학상은 인공지능 기술을 활용한 단백질 구조 예측 및 설계의 혁신적인 발전을 인정받은 결과입니다. 이 연구들은 생명과학 분야에서의 발전을 이끌며, 앞으로 신약 개발과 다양한 의학적 응용에 중요한 기여를 할 것으로 기대됩니다. 노벨 화학상의 수상은 AI 연구가 앞으로도 물리학, 화학, 생명과학 등 여러 분야에서 연구의 판도를 바꾸는 데 중요한 역할을 할 것이라는 전망을 더욱 확고히 하였습니다. 과학자들이 단백질의 구조를 설계하고 예측할 수 있게 된 것은 생명과학의 새로운 전환점을 의미하며, 앞으로의 연구가 어떤 성과를 낳을지 기대됩니다.

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