이석원 기자
구글 모기업인 알파벳 산하 AI 기업 딥마인드는 단백질 구조 해석 AI인 알파폴드와 인간 아기와 비슷한 학습 방법을 실천할 수 있는 AI 등 수많은 AI를 개발하고 있다. 딥마인드는 알파폴드 개발과 관련해 100만 건 단백질 구조를 열람할 수 있는 데이터베이스인 알파폴드 DB(AlphaFold Protein Structure Database)를 공개하고 있었지만 새롭게 알파폴드 DB로 열람 가능한 단백질 구조 정보가 2억 건으로 늘어나 거의 모든 단백질 구조를 열람 가능하게 됐다고 발표했다. 딥마인드는 구글 검색 같은 간단한 조작으로 거의 모든 단백질 구조를 검색할 수 있다고 밝히고 있다.
단백질은 생물을 구성하는 주요 요소이며 단백질 구조를 찾아내는 건 생물학이나 의약품 개발 등 광범위한 분야 발전에 크게 기여한다. 단백질은 아미노산끼리 결합해 폴리펩티드 사슬을 형성하고 폴리펩티드 사슬이 접혀 입체 구조를 형성하고 있다. 아미노산 서열은 비교적 간단하게 분석할 수 있지만 폴리펩티드 사슬이 접힌 후 입체 구조 분석은 폴딩 문제라고 불리며 작업 어려움으로 인해 단백질 관련 연구에서 큰 장애물이 됐다.
폴딩 문제를 해결할 방법으로는 저온 전자현미경법이나 엑스선 결정 구조 해석 같은 방법이 개발됐지만 이런 방법을 실행하려면 많은 시간과 비용이 필요했다. 딥마인드가 2018년 개발한 단백질 구조 해석 AI인 알파폴드(AlphaFold)는 저온 전자 현미경법이나 엑스선 결정 구조 해석 같은 정밀도로 단백질 입체 구조를 예측 가능하며 연구자는 알파폴드를 사용해 단시간 또는 저비용으로 단백질 구조를 분석할 수 있게 됐다. 또 알파폴드는 2021년 7월 오픈소스화됐으며 2022년 7월까지 1년간 연구자 50만 명 이상이 이용해 플라스틱 오염이나 약제 내성 등에 관한 수많은 연구 성과가 발표됐다.
딥마인드는 알파폴드에서 해명된 단백질 구조 데이터를 알파폴드 DB로 공개하고 있었지만 새롭게 유럽 분자 생물학 연구소와 제휴해 알파폴드 DB에서 2억 건 이상 단백질 구조를 열람할 수 있게 됐다고 발표했다. 열람할 수 있는 단백질 구조는 동물, 생물, 박테리아, 균 등 다방면에 걸쳐 구글 검색처럼 간단한 조작으로 목적한 단백질 구조 정보를 찾아낼 수 있다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.
정용환 기자
이원영 기자
