구글, ‘알파폴드3’ 네이처에 공개…정확도 1.5배, DNA까지 분석 : 서울경제

차세대 신약 개발용 AI 모델 개발
체내 약물반응 분자 단위로 예측해
적합한 후보물질 쉽고 빠르게 찾아
수억 년어치 실험 2년 만에 해결
AWS·카카오 등 빅테크 기술 경쟁

‘알파고’ 개발사로 유명한 구글 딥마인드가 신약 개발용 인공지능(AI) 모델을 새롭게 공개했다. 생체물질의 구조를 예측해 신약 개발의 시간과 비용을 획기적으로 줄이는 AI ‘알파폴드’의 차세대 모델이다. 이에 더해 점점 늘어나는 과학기술계의 수요를 겨냥해 이를 무료로 쓸 수 있는 플랫폼까지 만들었다. 아마존웹서비스(AWS)부터 카카오까지 국내외 테크 기업들이 새로운 먹거리로 점찍으면서 폭발적인 성장을 예고하고 있는 AI 신약 개발 시장에서 주도권을 선점하겠다는 구상으로 풀이된다.

‘알파폴드’를 활용한 단백질 구조 예측 결과. 사진 제공=구글 딥마인드

데미스 허사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)는 8일 구글의 AI 신약 개발 전문 계열사 아이소모픽랩스, 국제 학술지 네이처와 공동으로 온라인 기자 간담회를 열고 새로운 생체물질 구조 분석 AI 모델 ‘알파폴드3’을 공개했다. 딥마인드는 지난해 10월 자사 블로그에 ‘차세대 알파폴드’로 지칭한 알파폴드3의 성능 평가와 이를 활용한 아이소모픽랩스의 연구 성과 등을 실은 논문을 9일 네이처에 발표하고 모델의 정식 출시를 선언했다. 허사비스 CEO는 “이번 발표는 딥마인드에 중요한 이정표(big milestone)”라고 강조하며 “알파폴드의 성능을 아이소모픽랩스와의 협력을 통해 더욱 고도화해나갈 것”이라고 했다.

논문에 따르면 알파폴드3은 분자 상호작용 예측의 정확도가 기존 모델인 알파폴드2보다 50% 향상됐다. 또 기존 모델이 생명체를 이루는 물질 기본단위인 생체분자들 중에서 단백질의 구조만 예측했던 것과 달리 알파폴드3은 몸속 유전물질인 디옥시리보핵산(DNA), 리보핵산(RNA) 등 다양한 생체분자를 다룰 수 있다. 딥마인드는 이를 통해 더 폭넓은 질병 치료 연구가 가능해질 것으로 기대했다.

알파폴드 시리즈는 폴드(fold·접힘)라는 이름처럼 단백질의 접힌 상태를 포함한 구조를 분석하는 AI 모델이다. 아미노산 분자들의 집합인 단백질은 그 구성과 화학적 결합에 따른 구조에 따라 다양한 특성을 나타내며 이 같은 단백질들이 체내에서 생체 조직의 성장과 유지, 호르몬 분비나 억제와 같은 생명 유지에 필수적인 기능들을 수행한다. 보통 특정 단백질에 문제가 생기면 관련 생체 기능이 떨어져 사람이 질병에 걸린다. 약물 치료의 원리는 이처럼 문제가 생긴 단백질을 다시 정상화하는 것이다.

알파폴드는 신약 개발자들이 임의의 신약 후보물질과 그것이 단백질 분자들의 상호작용과 화학결합 방식에 미치는 영향을 쉽고 저렴하게 확인하도록 돕는 AI다. 2018년 ‘단백질 구조 예측 학술대회(CASP)’에서 첫 모델이 공개됐다. 알파폴드2는 2022년 공개돼 1000여 명의 연구자가 활용했고 관련 연구 성과가 누적 2만 회 이상 인용됐다. 딥마인드는 “알파폴드2가 수행한 수억 개의 단백질 구조 예측 작업을 직접 실험적으로 하면 수억 년의 연구 시간이 필요했을 것”이라고 비교했다.

알파폴드3이 새로 다룰 수 있게 된 DNA와 RNA는 유전정보를 저장·복제하고 단백질 생성에 관여하는 만큼 유전병 치료제 개발과 같은 더 근본적인 난치병 연구를 가능하게 할 것으로 보인다.

딥마인드는 또 과학자들이 비영리 목적으로 알파폴드를 무료로 쉽게 쓸도록 지원하는 플랫폼 ‘알파폴드 서버’도 이날 함께 공개했다. 최근 생성형 AI가 논문을 써주는 등 연구 현장에서도 관련 기술 활용 사례가 급증하며 신약 개발 분야는 특히 AI를 활용 여지가 큰 만큼 과학자들의 수요를 선점하겠다는 취지로 보인다. 내부적으로 이미 알파폴드3을 활용 중인 아이소모픽랩스 연구진은 이를 통해 새로 밝혀낸 단백질 구조 예측 연구 성과를 함께 소개했다.

AI 신약 개발 기술은 최근 특정 전문 분야에 특화한 ‘버티컬 AI’의 하나로 주목받고 있다. 한국제약바이오협회에 따르면 관련 글로벌 시장은 2027년 5조 원 규모로 아직 초기 단계지만 연평균 45.7%씩 급성장할 것으로 전망된다. 알파폴드 외에도 여러 약물들을 스크리닝(선별)해 신약 후보물질을 고르는 AI 등 다양한 기술이 개발되고 있다. 아직 상용화하지 않은 기술인 만큼 AWS가 엔비디아는 물론 스타트업 멘텐AI까지 폭넓게 협업하며 경쟁력 확보에 나섰다. 국내에서는 카카오에 최근 흡수합병된 AI 계열사 카카오브레인이 스타트업 ‘갤럭스’와 협업해 기술을 개발 중이다.