구글 딥마인드, AI로 '단백질 구조' 2억개 예측 성공

[이데일리 이현정 인턴기자] 구글의 자회사인 인공지능(AI) 연구소 ‘딥마인드’가 생명체 100만여종이 만들어내는 2억개 이상의 단백질 구조를 모두 예측하는 데 성공했다. 의학과 환경 관련 연구에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.

구글의 자회사인 인공지능(AI) 연구소 ‘딥마인드’ 생명체가 만들어내는 2억개 이상의 단백질 구조를 모두 예측했다. (사진=딥마인드 홈페이지)

28일(현지시간) 뉴욕타임스(NYT) 등은 딥마인드가 AI ‘알파폴드(AlphaFold)’를 사용해 단백질 구조 2억여개를 분석했으며, 3D 모형을 데이터베이스에 무료로 공개했다고 전했다.

단백질은 20종류의 아미노산이 수백개 이상 연결돼 만들어진다. 아미노산 몇 개가 어떤 순서로 연결되느냐에 따라 단백질의 종류가 달라진다. 또 연결체는 유전 정보에 따라 다양한 각도로 꼬이고 접혀 있으며, 그 입체적인 형태는 각각 다른 단백질 구조로 규정된다. 현재까지 과학계에 알려진 단백질 구조는 2억개 이상이며, 그 형태를 전부 파악하는 것은 생명 과학계의 난제로 꼽혀 왔다.

2020년 12월 딥마인드는 AI ‘알파폴드’를 개발해 단백질 구조 분석에 소요되는 시간을 획기적으로 단축했다고 발표했다. 딥마인드는 구조가 확인된 단백질 1만7000여 개의 정보를 투입해 알파폴드를 학습시켰다. 그러자 알파폴드는 스스로 단백질의 유전 정보와 그 구조 간의 연관성을 분석해냈다.

알파폴드는 개발된 지 반년 만인 지난해 7월 98.5%의 예측 정확도로 36만5000개 이상의 단백질 구조를 해독해냈으며, 이후 남은 구조들을 계속 예측해 왔다. 이날 데미스 하사비스 딥마인드 최고경영자(CEO)는 “2억여 개의 단백질 3D 구조를 예측하는 데 드디어 성공했다”며 “우리는 디지털 생물학의 새로운 시작점에 섰다”고 말했다.

연구진은 이번 성과가 의약품 개발, 전염병 대응 등 다양한 분야에 큰 도움을 줄 것으로 기대하고 있다. 하사비스 CEO는 “의학과 환경, 식량 관련 연구에 활력이 생길 것으로 기대한다”며 “이제는 구글에서 검색하는 것만큼 쉽게 단백질의 3D 구조를 조회할 수 있다”고 강조했다.