세계는 단백질 구조 예측 AI 경쟁...신약 개발 대전환 기대

코로나19 바이러스 표면…ORF8 등 단백질 존재
단백질 구조 기반으로 백신 개발 쉽지 않아
단백질 구조 예측하는 인공지능 개발 활발
알파폴드, 코로나19 바이러스 단백질 구조 예측

[앵커]
새로운 신약 하나를 개발하는 데는 길게는 10년 이상이 걸리고, 비용도 수조 원이 든다고 하는데요,

과학계에서 신약 개발에 인공지능을 도입해 신약 개발 기간과 비용을 대폭 단축할 기술을 개발하고 있습니다.

최소라 기자입니다.

[기자]
코로나19 바이러스 표면에는 ORF8 등 20여 종의 단백질이 있습니다.

이 같은 단백질 구조를 알면 단백질에 효과적으로 결합하는 물질을 만들어 백신을 개발할 수 있습니다.

하지만 단백질 구조를 알아내는 건 쉽지 않습니다.

단백질은 아미노산 20개가 일정 순서로 배열된 구조로 성분은 단조롭지만, 서로 상호작용해 복잡한 모양을 띠기 때문입니다.

전 세계 과학자들은 인공지능을 이용해 단백질 구성성분 정보만으로도 단백질 구조 전체를 예측하는 기술을 개발 중입니다.

가장 앞서있는 건 구글 딥마인드의 알파폴드!

다양한 단백질의 정보를 축적해놓은 덕분에 지난 2020년 코로나19 바이러스의 유전 정보가 공개되자마자 바이러스 단백질 20여 종의 구조를 성공적으로 예측할 수 있었습니다.

[딥마인드 관계자 : 코로나바이러스 단백질 중 하나인 ORF8의 실측 자료를 확보했어요. 아주 정확하게 예측했죠.]

국내 연구진이 개발한 인공지능 프로그램입니다.

단백질 두 개의 서열을 입력하자 각 단백질의 구조를 예측할 뿐 아니라 두 단백질이 어떻게 결합할지도 예측해 원자 단위로 보여줍니다.

연구진은 여기서 더 나아가 특정 단백질과 결합할 수 있는 완전히 새로운 단백질을 만드는 기술까지 개발 중입니다.

[석차옥 / 서울대 화학부 교수 : 생체 분자들 간의 상호작용에 대한 데이터는 아주 많지는 않거든요. 그래서 주어진 데이터들을 어떻게 활용해서 인공지능을 학습시키느냐와 인공지능을 어떻게 설계하느냐가 중요하다고 할 수 있습니다.]

또 인공지능을 이용하면 전통적인 방법으로는 발굴할 수 없는 종류의 새로운 신약 후보물질도 만들어낼 수 있을 것으로 내다봤습니다.

지금까지 신약 후보 물질을 발굴하는 데 수개월에서 수년까지 걸렸다면, 이제는 단 몇 분 이내로 줄일 수도 있다는 설명입니다.

단백질 구조를 예측하는 것을 넘어 새로운 단백질을 설계하는 인공지능이 신약 개발 기간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있을지 주목됩니다.

YTN 사이언스 최소라입니다.





YTN 최소라 (csr73@ytn.co.kr)