단백질 생성 인공지능 탄생...신약 개발의 새 지평 열린다 < 뉴테크 < 기술 < 기사본문 - AI타임스 (aitimes.com)

단백질은 살아있는 유기체의 기본 분자로, 20개의 고유한 아미노산 기본 단위 (단량체)들이 중합하면서 형성되는 고분자로 분자 내부의 아미노산의 종류와 서열에 따라 상상할 수 없을 정도로 많은 수의 독특한 단백질이 가능하다. 우리 몸의 모든 생체 반응에 단백질들이 관여하고 있으며, 단백질의 모양은 곧 기능을 결정하기 때문에 이를 파악하고 신체에 어떻게 작용하는지 알아내는 것은 과학자들의 중요한 과제이다. 그동안 과학자들은 X선이나 핵자기공명, 전자현미경 등의 수단을 이용해 직접 단백질 구조를 해독했다. 이런 방식은 정확한 결과를 낼 수 있지만, 많은 비용이 들며 시간도 오래 걸린다는 단점이 있다. 

인공지능이 발전하면서 과학자들은 단백질의 구조를 예측하는데 인공지능 기술을 도입하기 시작했다. 구글 딥마인드에서 18년에 발표한 ‘알파폴드’가 대표적이다. 

코로나 19의 유전정보가 공개되자마자 바이러스를 구성하는 단백질의 구조를 성공적으로 예측하기도 했다.어떤 단백질의 구조는 10년이 넘게 걸려도 실마리를 잡지 못하기도 한다. 

MIT 테크놀로지 리뷰는 1일(현지시간) 제너레이트 바이오메디신과 워싱턴 대학이 생성 AI의 확산 모델을 사용해 새로운 단백질 디자인을 생성하는 '크로마(Chroma)'와 '로즈TTA폴드 디퓨전(RoseTTA Folod Diffusion)’이라는 바이오 달리를 각각 공개했다고 보도했다.

이들 인공지능으로 특정 구조를 갖고 원하는 기능을 보유하는 단백질의 인위적인 디자인이 가능해 졌으며, 두 방식은 매우 효율적으로 예측한 단백질의 구조가 합성된 단백질과 일치함을 확인하였다.  이는 필요에 의해 특정 임무를 수행할 수 있는 새로운 단백질을 디자인하고 화학 합성 하는 것이 가능하며, 궁극적으로는 새롭고 효과적인 약물 개발로 이어질 수 있을 것이다.