2021년 10월 4일, 구글 딥마인드(DeepMind)는 ‘Protein complex prediction with AlphaFold-Multimer’라는 논문을 발표하였습니다.[1] 인공지능을 이용하여 단백질 분자의 구조를 밝히는 것은 물론 단백질 사이의 상호작용까지 예측하겠다는 말입니다. 이것은 2020년 12월, 단백질 구조 예측 계의 월드컵이라 할 수 있는 CASP (Critical Assessment of protein Structure Prediction) 14회 대회에서 발표된 결과로, 전 세계 학계를 놀라게 했던 알파폴드2(AlphaFold2)의 후속 연구입니다.[2]

단백질 ‘분자’의 구조를 아는 것은 왜 중요할까요? 화학에는 ‘분자의 성질은 분자의 구조가 결정한다’는 말이 있습니다. 따라서 단백질 ‘분자’의 3차원 구조는 생명현상의 기본이며, 그들 사이의 상호작용이 생명현상의 근간을 이룹니다. 근육, 각종 효소, 생체신호 수용체 등이 단백질로 이루어져 있으며, 단백질 구조를 알면 노화, 암, 유전병 등의 질병이 왜 생기는지 그리고 세균/바이러스에 어떻게 감염되는지에 대한 메커니즘을 밝힐 수 있습니다. 이는 좋은 치료제 및 예방 백신 등을 만드는 데 중요한 정보를 제공합니다. 실제로 처음으로 단백질 구조를 밝혀내 1954년 노벨 화학상을 수상한 라이너스 폴링(Linus Pauling)에 이어 여러 사람들이 중요한 단백질 구조를 밝히고 노벨상을 받았습니다.[3]  

단백질 구조를 넘어 상호작용 문제를 풀려고 하는 딥마인드의 앞날이 아주 궁금해지는데요. 이번 기사에서는 지금까지 구글이 문제를 풀어 온 과정과, 과학사회가 쌓아 온 자산들이 그 과정에 어떤 기여를 했는지, 그리고 앞으로의 전망에 대해 이야기해 보려 합니다.