서진호

인공지능 산업 분석가/컨설턴트

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<딥 마인드, 세상에 알려진 모든 단백질을 해부하다> 커리어리 친구들, 2020년 12월, 영국의 인공지능(AI) 기업 딥마인드(DeepMind)는 단백질 구조를 예측하는 자사의 AI 프로그램 알파폴드(AlphaFold)를 통해 지난 50년간 풀리지 않던 난제를 해결하면서 생물학계를 깜짝 놀라게 했다. 지난주에는 알파폴드에 대한 자세한 정보를 발표하며 소스 코드까지 공개했습니다. 최근 딥마인드는 자사의 AI 기술을 이용하여 인체에 존재하는 거의 모든 단백질의 형태를 예측했고 뿐만 아니라 효모, 초파리, 쥐 등 가장 널리 연구되고 있는 생물 20종에서 발견되는 수십만 개의 단백질 형태까지도 예측했다고 발표했습니다. 딥마인드의 이러한 놀라운 발견은 전 세계 생물학자들이 질병을 이해하고 신약을 개발하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다. 그 이유가 현재까지 딥마인드가 알파폴드를 통해 새로 예측한 단백질 구조는 35만 개에 이르고 딥마인드 측은 앞으로 몇 달 후에는 1억 개 이상의 단백질 구조를 예측하여 공개할 것이라고 하기 때문입니다. 딥마인드의 공동 설립자이자 CEO인 데미스 허사비스(Demis Hassabis)는 “단백질 접힘(protein folding)은 내가 20년 이상 관심을 가져온 문제다”라고 밝히며, “단백질 구조 예측은 거대한 프로젝트였다. 나는 이번 프로젝트가 지금까지 우리가 해낸 가장 대단한 일이라고 말하고 싶다. 게다가 어떤 면에서는 가장 흥미진진한 프로젝트이기도 하다. AI 업계를 뛰어 넘어 전 세계에 커다란 영향을 미칠 것이기 때문이다”라고 말했습니다. 단백질은 복잡한 매듭을 만들며 서로 얽혀 있는 긴 리본 형태의 아미노산으로 구성되어 있는 데, 단백질을 이루는 아미노산 매듭의 형태를 파악하면 단백질이 어떤 작용을 하는지 밝힐 수 있습니다. 단백질의 작용을 이해하는 것은 매우 중요한 데, 이를 통해 질병의 원리를 이해하고 신약을 개발할 수도 있으며, 오염이나 기후변화에 대응할 수 있는 생물체를 파악할 수도 있기 때문입니다. 그러나 실험실에서 어떤 단백질 하나의 형태를 파악하려면 몇 주 또는 몇 달이 소요되지만 알파폴드를 사용하면 원자 수준의 단백질 구조를 예측하는 데에도 하루나 이틀밖에 걸리지 않습니다. 더 자세한 사항을 알고 싶다면 아래의 링크를 봐 주세요!

딥마인드(DeepMind), 과학계에 알려진 모든 단백질을 해부하다 - MIT Technology Review

MIT Technology Review