6년전 알파고로 이세돌을 꺽은 딥마인드가 이번에는 인공지능으로 2억 1400만개의 단백질 구조를 공개하였다. 단백질은 질병 원인을 파악하고 신약 등을 개발하는데 쓰이는 필수 요소이고 단백질 설계도는 유전체이다. 2억개 넘는 설계도가 확인됐지만 실젝 단백질 구조를 알아낸 것은 19만개에 그쳤었다. 인간 유전체가 해독됐지만 질병 극복 시대를 열지 못했던 가장 큰 이유라고 한다.
딥마인드는 알파벳(구글 모회사)의 영국 자회사로 알파폴드AI를 개발 하였다. 알파폴드는 2020년 세계 단백질 구조 예측능력 평가대회(CASP)에서 이름을 알렸고 알파폴드가 설계도를 보고 예측한 단백질 구조가 실험실에서 엑스레이 등으로 파악한 구조와 거의 흡사했다고 한다.
그뿐만 아니라 딥마인드는 알파폴드 원리등을 국제학술지에 동개 하였고 단백질 36만5000여개를 검색할 수 있는 서비스도 내놓았고, 그중 인체 구성 단백질 서열 2만 5천개 중 98% 이상이 포함됐다. 지난해 말엔 이 숫자가 100만개 까지 늘었다.
그렇다면 알파폴드의 한계는 어디까지 일까?
단백질 구조 하나만 뭉쳐지면서 생기는 변화 등을 예측하는 데엔 서툴다. 약물이나 소분자 등을 단백질에 인위적으로 붙인 신약 개발용 구조물이 어떤 모습일지도 정확하게 파악할 수 없다.
국내 기업들의 동향은?
국내 기업으로는 카카오브레인이 바이오기업 갤럭스와 항체 신약 설계 플랫폼을 개발하고 있으며, 굿인텔리전스, 파노로스바이오사이언스, 디어젠, 팜캐드, 인세리브로 등도 이 기술로 신약을 개발하고 있다고 한다.
