[시사체크! 키워드 / 바이오 AI] 단백질 구조 파악하는 ‘바이오 AI’로 암 치료할 수 있을까?
신현주 기자 marieleo@chosun.com 입력 : 2024.05.20 18:50

구글 딥마인드, 바이오 AI '알파폴드3' 공개
몸속 세포 간 반응 빠르게 알아낼 수 있어

	구글 딥마인드가 공개한 '알파폴드3'로 예측한 코로나바이러스의 단백질 이미지. /딥마인드
구글 딥마인드가 공개한 '알파폴드3'로 예측한 코로나바이러스의 단백질 이미지. /딥마인드
어려운 수학 문제를 인공지능(AI)이 '뚝딱' 풀어내는 것처럼 머지않아 AI가 사람의 질병을 분석하고 치료할 수 있는 약도 개발해낼 것으로 보여요. 구글 AI 기업인 딥마인드가 5월 7일 바이오 AI '알파폴드3(AlphaFold 3)'를 공개했거든요.

알파폴드는 2018년 딥마인드가 처음 공개한 모델로, 생명체의 단백질 구조를 파악하는 AI예요. 몸은 아미노산들이 복잡하게 연결된 단백질로 구성돼 있어요. 아미노산의 개수와 결합되는 순서, 화학 반응에 따라 단백질 종류가 달라지는데요. 몸속에서 시시각각 달라지는 단백질 성분을 알파폴드가 빠르고 정확하게 예측해내죠. 2018년, 2020년 차례로 나왔던 기존 알파폴드는 단백질 구조만 예측할 수 있는데요. 이번에 공개한 알파폴드3 최신 버전은 단백질 구조 예측에 이어 몸속에 있는 복잡한 생물학적 분자(分子·물질의 고유한 성질을 가지는 가장 작은 입자) 형태와 그 분자들이 서로 어떤 영향을 주고받는지도 예측할 수 있어요.

예컨대 단백질, 데옥시리보핵산(DNA), 리보핵산(RNA)과 같은 주요 분자를 비롯해 '리간드(ligand)' 등 작은 분자들이 몸에서 어떻게 세포와 상호작용하는지 분석해준답니다.

모든 분자 유형 간의 상호작용을 예측할 수 있는 것은 알파폴드3가 처음인데요. 통상적으로 바이오 회사가 신약을 개발해내는 데 수년간의 연구 시간과 엄청난 비용이 들었던 가장 큰 이유는 분자 간의 상호작용을 이해하는 데 오래 걸렸기 때문이었어요. 이러한 과정에 AI를 활용하게 된다면, 개발 속도는 훨씬 줄고 정확도는 높일 수 있다는 장점이 있죠.

실제 알파폴드3는 세포 간 기능을 파괴해 질병으로 이어질 수 있는 분자의 화학적 변형까지 파악해요. 이 덕분에 과학자들은 암세포나 희귀병 세포가 환자의 몸에서 어떻게 반응하는지, 어떤 형태로 자리 잡고 있는지 보다 더 빨리 알아낼 수 있게 된 거죠. 암세포와 치료제가 어떻게 결합해서 어떤 반응을 보이는지도 예측할 수 있게 됐죠. 특정 단백질의 특정 부위에 결합되는 분자가 치료 가능한 신약 후보라고 생각될 경우, 연구자들은 알파폴드3를 이용해 신약 분자를 테스트할 수도 있답니다. 알파폴드의 거듭되는 혁신이 백신 개발은 물론 암 치료 등 질병 치료 연구에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 보여요.
 용어풀이 

단백질: 아미노산이 결합돼 만들어진 유기물. 근육뿐만 아니라 내장·뼈·피부를 만드는 요소다.

데옥시리보핵산(DNA): 염기를 가진 가닥 2개가 붙어진 형태. 모자란 부분을 RNA가 보충해준다. 신제품을 만드는 설계자가 DNA라고 했을 때, 설계도를 공장에 전달하거나 필요한 재료를 구해주는 역할이 RNA라고 할 수 있다.

리보핵산(RNA): 단일 가닥으로 분자가 구성돼 DNA에 비해 상대적으로 불안정하다. RNA 분자가 DNA를 만들고 이 과정을 반복하면서 DNA와 RNA가 합성한다.

리간드(ligand): 단백질의 구조적 변화를 일으키는 요소로, ‘결합하다’를 의미하는 라틴어 ‘리가레(ligare)’에서 유래했다.
질문단백질이 우리 몸에서 어떤 기능을 하는지 적어보세요.

질문바이오 AI가 무엇인지, 알파폴드3를 활용해 어떤 신약을 개발할 수 있는지 정리해 봅시다.
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