'누구나 신약 후보 물질 연구하는 시대 열려'...구글 딥마인드, BIO AI ‘알파폴드 3’ 발표

“우리는 모든 생명체의 분자의 구조와 상호작용을 전례 없는 정확도로 예측할 수 있는 혁신적인 모델인 ‘알파폴드 3(AlphaFold 3)’를 소개한다. 단백질과 다른 분자 유형의 상호작용의 경우 기존 예측 방법에 비해 최소 50% 이상 개선되었으며, 일부 중요한 상호작용 범주에 대해서는 예측 정확도가 두 배로 향상되었다.”

구글 딥마인드(DeepMind)가 신약 후보 물질 예측과 분석 등에 활용할 수 있는 인공지능 모델인 알파폴드 3를 발표했다. 알파폴드 3는 기존의 알파폴드 2의 성능을 개선해 예측 정확도를 높이고, 단백질 구조 예측은 물론이고 광범위한 생체분자 예측까지 가능하도록 진화했다.

8AW3 - RNA 변형 단백질 : 단백질(파란색), RNA 가닥(보라색), 두 개의 이온(노란색)으로 구성된 분자 복합체에 대한 알파폴드 3의 예측이 실제 구조(회색)와 거의 일치한다. 이 복합체는 생명과 건강에 필수적인 세포 과정인 다른 단백질의 생성에 관여한다. (자료 : Google)

2020년 세상에 선보인 알파폴드 2는 단백질 구조 예측 방법과 기간을 획기적으로 개선해, 말라리아 백신부터 암 치료법과 효소 설계 등에서 다양한 성과를 내고 있다. 이러한 업적을 인정받아 최근에는 생명과학 분야 혁신상 (Breakthrough Prize in Life Sciences)을 수상하기도 했다.

알파폴드 3는 앞서 언급한 대로 알파폴드 2에 비해 단백질 예측에 최소 50% 이상 정확해졌다. 특히, DNA, RNA, 리간드(ligands) 등의 구조와 상호 작용 방식을 예측할 수 있도록 발전했다. 리간드는 단백질에 특이적으로 결합하는 물질처럼 생화학적으로 생체분자와 복합체를 형성하는 물질 등을 의미한다.

한 마디로 알파폴드 3의 분석 및 예측 대상은 넓어지고 정확도는 더욱 향상되었다. 알파폴드는 2018년 알파폴드 1이 세상에 처음 등장한 후 알파폴드 2로 진화하며 능력이 비약적으로 향상되면서, 그동안 해결하지 못했던 문제들을 불과 몇 시간 만에 해결하며 반향을 일으켰다.

이러한 알파폴드 2보다 훨씬 똑똑하고 강력해진 알파폴드 3의 활용 범위는 더욱 넓어질 전망이다. 인체에서 작용하는 다양한 생체 분야 영역까지 인공지능으로 분석하고 예측할 수 있게 되면서, 생물 재생 가능 물질과 더 탄력적인 작물 개발부터 신약 설계 및 유전체학 연구 가속화에 이르기까지 더욱 혁신적인 연구가 가능하다.

딥마인드는 “알파폴드 3에게 분자 목록을 제공하면 3D 구조로 분자 결합을 생성하고, 이러한 분자가 서로 어떻게 결합하는지를 보여주는 식으로 분석하고 예측한다. 이를 통해 단백질, DNA, RNA와 같은 큰 생체 분자부터 리간드라고도 하는 작은 분자(많은 약물을 포괄)를 모델링한다. 또한, 세포의 건강한 기능을 제어하는 이러한 분자에 대한 화학적 변형을 모델링할 수 있으며, 이러한 분자가 파괴되면 질병으로 이어질 수 있다”고 밝혔다.

아울러 “알파폴드 3의 기능은 이제 모든 생명체의 분자를 포괄하는 차세대 아키텍처와 학습에서 비롯된다. 이 모델의 핵심은 알파폴드 2의 놀라운 성능을 뒷받침한 딥 러닝 아키텍처인 에버포머(Evoformer) 모듈의 개선된 버전이다. 입력을 처리한 후 알파폴드 3는 AI 이미지 생성기에서 볼 수 있는 것과 유사한 확산 네트워크를 사용하여, 예측을 조립한다. 확산 과정은 원자구름에서 시작하여 여러 단계를 거쳐 가장 정확한 최종 분자 구조에 수렴한다”고 전했다.

더욱 주목할만한 것은 알파폴드 서버(AlphaFold Server beta)를 통해 이러한 알파폴드 3 모델을 비상업적 용도로 누구나 무료로 사용할 수 있다는 점이다. 다만, ‘알파폴드 출력은 도킹 또는 스크리닝 도구에 사용할 수 없으며, 알파폴드 서버와 유사한 생체 분자 구조 예측을 위한 기계 학습 모델 또는 관련 기술을 교육하는 데 사용할 수 없다’고 딥마인드는 밝혔다.

알파폴드 서버를 활용하면 몇 번의 클릭만으로 알파폴드 3가 제공하는 단백질, DNA, RNA, 리간드, 이온 및 화학적 변형으로 구성된 분자 구조를 모델링할 수 있다. 알파폴드 3가 탄생하기 이전에는 상상할 수 없던 일이, 현재로서는 아무런 대가 없이 누구에게나 주어진 셈이다.

인공지능이 없던 시절 연구실에서 진행하던 가설 정립과 실험 등의 과정에서 소요되는 막대한 시간이나 비용을 들이지 않고, 막대한 컴퓨팅 리소스에 대한 접근 권한과 기계 학습에 대한 전문 과정을 습득할 필요가 없이, 분자 구조에서 생명현상을 연구하고 질병을 치료할 수 있는 물질을 개발할 수 있는 시대가 열린 것이다. 그것도 누구나 무료로 사용할 수 있는 도구가 탄생한 것이다.

 

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