[AI요약] 미국 생화학자 데이비드 베이커와 구글 딥마인드 과학자 데미스 하사비스와 존 점퍼가 생명과 건강을 뒷받침하는 단백질의 생물학적 비밀을 밝혀낸 공로로 노벨화학상을 공동 수상했다. 머신러닝을 포함한 첨단 기술이 활용한 이들의 연구는 신약을 만드는 방식을 혁신할 잠재력을 가지고 있는 것으로 평가받았다.

다소 보수적인 노벨상에 기초과학이 아닌 응용과학 분야, 거기에 AI 과학자들이 올해 노벨화학상을 수상했다.

생명의 구성요소인 새로운 단백질을 예측하고 설계하는 강력한 기술을 발견한 3명의 과학자가2024년 노벨화학상을 수상한 것에 대해 가디언 등 외신이 10일(현지시간) 보도했다.

스웨덴 왕립과학원 노벨위원회는 2024년 노벨화학상에 데이비드 베이커(62) 미국 워싱턴대 교수, 데미스 허사비스(48) 영국 구글 딥마인드 최고경영자(CEO), 존 점퍼(39) 구글 딥마인드 수석연구원 등 3명을 선정했다고 9일 발표했다.

올해 노벨화학상은 단백질이 어떻게 기능하고 상호작용해 살아있는 세포를 작동시키는지 이해하는 기술 분야에서 큰 진전을 이룬 공로를 인정한 것이다.

특히 구글 딥마인드(DeepMind)의 인공지능(AI) 기반 알파폴드(AlphaFold) 모델은 치료하기 어려운 질병에 대한 새로운 치료법을 개발하는 데 강력한 도구가 될수 있을 것으로 기대를 모으고 있다.

머신러닝을 포함한 첨단 기술이 활용한 이들의 연구는 신약을 만드는 방식을 혁신할 잠재력을 가지고 있는 것으로 평가받고 있다.

단백질은 수천 개의 원자가 무수히 많은 모양으로 꼬이고, 돌고, 고리를 이루고, 나선형을 이루는 복잡한 분자다. 단백질의 모양은 생물학적 기능을 결정하는데, 지난 수십년 동안 과학자들은 새로운 단백질을 효율적으로 설계하고 구축하기 위해 끊임없이 도전해 왔다.

1990년대부터 미국 국립보건원으로부터 연구 자금을 지원받은 베이커는 로제타(Rosetta)라는 컴퓨터 프로그램을 개발해 포괄적인 데이터베이스에 있는 기존 단백질에 대한 정보를 분석, 자연에 존재하지 않는 새로운 단백질을 구축하는 데 성공했다. 베이커의 기술을 사용하면 거의 모든 유형의 단백질을 구축할 수 있는 것으로 알려진다.

여기에 하사비스와 점퍼는 2020년 알파폴드2라는 AI 모델 개발을 발표하면서 “딥러닝 모델이 생물학의 환원 불가능한 복잡성을 해결하는 데 적합한 종류의 수학을 제공했다”고 설명하며 큰 주목을 받았다.

이를 통해 연구자들이 식별한 거의 모든 2억개의 단백질의 구조를 예측할 수 있었다. 알파폴드2는 획기적인 발견 이후 190개국에서 200만 명이 넘는 사람들이 항생제 내성을 이해하고 플라스틱을 분해할수 있는 효소를 개발하는 등 다양한 용도로 활용됐다.

이들의 연구가 중요한 이유는 새로운 단백질을 맞춤 설계하고 기존 단백질을 보다 잘 이해할 수 있는 능력은 연구자들이 새로운 종류의 의약품과 백신을 만들 수 있도록 하는데 혁신적인 역할을 할 수 있기 때문이다.

또한 과학자들이 플라스틱이나 기타 폐기물을 분해하는 새로운 효소를 설계하고 유해 물질에 대한 미세 조정 센서를 설계하는 데도 도움을 줄수 있다.

예를 들어 이들의 연구는 코로나19(코로나바이러스감염증-19)와 같은 특정 바이러스의 급속한 확산을 늦추거나 멈출 수 있는 잠재적인 비강 스프레이를 빠르게 개발할수 있도록 도움을 줬다.

또한 하이토카인 폭풍 또는 사이토카인 방출 증후군이라고 불리는, 외부에서 침투한 바이러스에 대항하기 위한 인체내 면역계의 과도한 반응이 정상 세포까지 공격해 일어나는 과잉면역·염증반응이자 급성 면역이상 반응 증상의 연쇄를 방해하는 약물을 개발하는데도 큰 역할을 했다.

이러한 알파폴드의 능력으로 단백질 서열이 특정 구조로 접히는 방식을 알아낼 수 있다면 이전에 본 적이 없는 구조로 접히도록 단백질 서열을 설계할수 있어 인류에게 더욱 유용하다.

하이너 링케 노벨화학상위원회 위원장은 “화학상 수상자들의 연구와 성과는 실제로 수십 년 동안 화학, 특히 생화학에서 엄청난 도전이라고 불렸다”며 “이들은 그야말로 획기적인 발견을 이루었다”고 시상 이유를 밝혔다.

애넷 도허티 왕립화학협회 회장은 “우리 모두가 건강과 웰빙을 개선하는 응용프로그램을 기대할수 있다는 점에서 이 연구는 놀랍다”며 “이번 노벨화학상 수상자들의 연구가 미래 세대 영감을 줄 것이라고 확신한다”고 강조했다.

베이커는 “하사비스와 점퍼의 AI 작업이 우리 연구팀에 큰 도움이 됐다”며 “단백질 구조 예측에 대해 이룬 획기적인 성과는 AI의 능력을 실제로 보여주었다”고 강조했다.

하사비스는 “알파폴드가 과학적 발견을 가속화하고 사회에 이바지할 수 있는 AI의 잠재력을 증명하는 것으로 여겨져야 한다”며 “그러나 ‘이중 목적 기술’로서 AI는 해를 끼치는 데 사용될 가능성도 있다”고 수상 소감을 밝혔다.

그는 “AI가 인류 역사상 가장 혁신적인 기술 중 하나가 될 것이라고 생각했다”며 “우리는 좋은 사용 사례를 강화하는 동시에 나쁜 사용 사례를 완화하는 방법에 대해 열심히 생각해야 한다”고 덧붙였다.