'노벨상' 받은 구글, 단백질 구조 예측 AI 비밀 공개[AI헬스케어]

[이데일리 김승권 기자] 올해 노벨화학상을 거머쥔 구글 딥마인드가 생체 분자 예측 AI(인공지능) ‘알파폴드 3(AlphaFold3)’의 소스 코드를 무료로 공개했다.

‘알파폴드2’ 개발로 노벨 화학상을 수상한 데미스 하사비스(Demis Hassabis)의 구글 딥마인드는 11일(현지시간) 단백질 구조 예측 AI 도구인 ‘알파폴드3(AlphaFold3)’의 오픈 소스로 개방한다고 밝혔다.

이로써 전 세계 연구자 및 개발자들은 비상업적 응용 프로그램에 이 도구를 자유롭게 사용할 수 있게 되었다. 알파폴드3는 이전 모델들과 달리 단백질이 DNA나 다른 분자들과 상호작용하는 구조까지 예측할 수 있다는 점에서 큰 차이가 있다.

데미스 허사비스 구글 딥마인드 창업자 겸 최고경영자(CEO)가 2월 스페인 바르셀로나 피아 그란 비아 전시장 메인스테이지에서 ‘휴머나이징 AI, 우리의 AI 미래’를 주제로 기조연설을 하고 있다. (사진=뉴스1)

그간 딥마인드는 알파폴드2에서 그랬던 것처럼 기본 코드를 공개하는 대신 웹 서버를 통해 액세스를 제공하여 과학자들이 할 수 있는 예측의 수와 유형을 제한했다. 결정적으로, 알파폴드3 웹 서버는 과학자들이 잠재적인 약물이 있을 때 단백질이 어떻게 작용하는지를 예측할 수 없도록 막았다. 하지만 이제, 딥마인드가 전체 코드를 공개하기로 함에 따라 이러한 상호작용을 예측할 수 있게 됐다.

구글 딥마인드가 6개월 만에 소스 코드를 공개하기로 전환한 배경에는 끊임없이 쏟아진 학계의 비판이 있다. 구글 딥마인드는 지난 5월 국제 학술지 ‘네이처’에 알파폴드 3 개발 논문을 발표하던 당시 소스 코드를 비공개 처리하며 논란이 됐다. 구글 딥마인드 관계자만 알파 폴드3의 작동 원리를 알고 있는 셈이어서 외부자는 알파 폴드3이 내놓는 분석값을 학계가 검증하거나 재현하기 어렵다는 게 문제였다. 전작인 알파폴드2가 처음부터 오픈소스로 공개된 만큼 학계의 의구심이 컸다. 소스 없이 논문을 게재한 네이처는 당시 “기밀 보안, 안전 등의 사유로 데이터 공개를 보류할 수 있다”는 입장을 밝힌 바 있다.

하지만 알파 폴드3의 재현 가능성과 신뢰도에 학술적 문제가 있다는 반발이 지속되자 구글 딥마인드는 “6개월 이내 비상업적 용도로 전체 소스 코드를 공개하겠다”며 입장을 바꿨다.

11일 소스를 공개한 구글 딥마인드는 국제 학술지 ‘사이언스’를 통해 “오픈소스 모델을 준비하고 실험하는 데 몇 개월의 시간이 걸렸다”며 “인내심을 가지고 기다려준 학계에 감사하다”고 밝혔다.