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그런데 왜 다들 이렇게 단백질의 구조를 예측하려 애를 쓰는 걸까요? 그것은 단백질 구조가 생물의 비밀을 찾는 열쇠이기 때문이에요. 연구는 물론, 신약 개발에도 도움이 된다네요!

단백질의 구조를 파악하는 것은 그 단백질의 기능을 예측하기 위한 첫 단계예요. 단백질은 생김새에 따라 어떤 일을 할지 정해지거든요. 그래서 단백질 구조 예측은 노화 연구부터 백신 개발까지, 거의 모든 생물학 분야에서 활용되고 있어요.

이번에 인공지능 알파폴드2가 보여준 단백질 구조 예측은 획기적이지만, 아직은 갈 길이 멀기도 해요. 알파폴드2는 단백질 하나의 구조를 잘 예측했어요. 하지만 단백질 여러 덩이가 어떻게 결합하는지도 예측할 수 있어야 생물학 연구에 활용할 수 있어요. 아직은 시간이 더 필요하지요.

알파폴드2는 인공지능 분야에서도 중요한 업적이에요. 바둑과 스타크래프트2 같은 게임을 넘어, 과학 연구에도 큰 도움이 되는 AI가 탄생했거든요. 알파폴드2 개발에 참여한 서울대학교 마틴 스타이네거 교수는 “알파폴드2는 많은 과학자가 오랫동안 연구한 자료 덕택에 성공할 수 있었다”고 강조했지요.

구글 딥마인드는 앞으로 어떤 연구를 진행할까요? 마틴 스타이네거 교수는 “딥마인드는 중요하고 어려우며 상상력을 자극하는 질문에 도전할 것”이라며, “바둑처럼 규칙이 분명하고, 많은 학습 데이터가 있으며, 성공을 검증할 기관이 있는 질문을 뜻한다”고 말했지요. 구글 딥마인드의 CEO 데미스 하사비스는 최근 세포 전체를 컴퓨터로 시뮬레이션하려는 목표를 밝히기도 했답니다.

● 인터뷰 “이번 CASP 복합체 구조 예측 분야에서 1등을 했어요!”

박태용 연구원(서울대학교 화학부 계산생물학 실험실)

 Q1등을 축하드려요! ‘복합체 구조 예측’이 무엇인가요?
다양한 종목이 진행되는 올림픽처럼, CASP에도 여러 분야가 있어요. ‘복합체 구조 예측’ 분야는 하나의 단백질이 아니라, 여러 단백질이 어떻게 서로 달라붙는지 알아보는 분야예요.

Q. 복합체 구조 예측은 어떻게 활용할 수 있나요?
신약 개발에 쓸 수 있어요. 우리 몸에 세균이나 바이러스 같은 ‘항원’이 침입하면, 우리 몸은 이를 제거하기 위해 항원에만 달라붙는 ‘항체’ 단백질을 만들어요. 그런데 이런 항체를 항원에만 달라붙게 인공적으로 디자인해서 신약으로 이용하는 거죠.

Q. 만든 항체가 효과가 있는지 어떻게 알 수 있어요?
후보 항체를 여러 개 만들어요. 그리고 이 항체들이 실제로 일관성 있게 항원과 달라붙는지 뿌려서 실험해보는 거죠.
여러 항체를 뿌린 후 씻어내면, 바이러스와 결합하는 항체만 바이러스에 붙어 있겠죠? 이렇게 후보 중 잘 결합하는 항체들을 더 개선하여 정교한 신약을 만드는 것이죠.

Q. 대단해요! 진짜 이런 일이 가능한가요?
이미 암을 치료하는 항체 치료제가 만들어져 쓰이고 있어요. 항체가 달라붙는 과정은 단백질과 단백질 사이의 상호작용이라서, 복합체 구조 예측 연구가 신약 개발에 큰 도움이 될 거라 기대하고 있답니다.