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암, 치매 등 인류의 건강수명을 위협하는 질병들과 코로나19 사태 등 새롭게 발생하는 치명적인 감염병들의 병인을 규명하고 치료법을 제시하기 위해 인공지능, 항암, 항바이러스, 감염, 미세먼지, 면역치료 등을 키워드로 생명과학과 의과학·의공학의 유기적인 공동연구를 수행하고 있는 지스트 연구센터의 이름은 무엇일까요?

응모기간
2023년 1월 23일까지
응모방법
정답과 핸드폰 번호를 lmj@gist.ac.kr로 보내주세요.
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  • 단백질, 생명의 핵심 언어

    생명 현상을 이해하는 가장 근본적인 단위는 단백질이다. 단백질은 세포 속에서 효소 반응, 신호 전달, 면역 반응, 유전자 조절 등 거의 모든 생명 과정을 수행하는 핵심 분자다. 단백질은 각각 고유한 3차원 입체 구조를 가지며, 바로 이 구조가 기능을 결정한다. 따라서 단백질의 작동 원리를 밝히기 위해서는 그 입체 구조를 규명하는 일이 무엇보다 중요하다.
    그동안 단백질 구조를 규명하기 위해 X선 결정학, 핵자기공명분석법(NMR), 초저온 전자현미경(Cryo-EM) 등의 첨단 기술이 발전해 왔다. 이들은 단백질의 구조-기능 상관관계에 대해 원자 수준의 정밀한 정보를 제공하지만, 하나의 구조를 얻기까지 수개월에서 수년이 걸릴 정도로 많은 시간과 노력이 필요했다. 그러나 최근 인공지능(AI)의 등장으로 단백질 구조 규명 연구는 완전히 새로운 국면을 맞이했다.

  • AI가 바꾼 단백질 구조 규명

    2020년 구글 딥마인드(DeepMind)가 발표한 AlphaFold2는 단백질의 아미노산 서열만으로 3차원 구조를 놀라운 정확도로 예측해 생명과학계에 혁신을 가져왔다. 수십만 개의 단백질 데이터를 학습한 이 모델은 인간 단백질의 98% 이상을 예측했고, 그 결과로 생성된 200만 개 이상의 구조가 무료로 공개되어 전 세계 연구자들이 활용하고 있다. 이후 AlphaFold3와 워싱턴대학교 데이비드 베이커(David Baker) 교수팀의 RoseTTAFold All-Atom이 발표되면서 단백질 구조 예측의 정확도와 효율성은 한층 향상되었다. 이제 단백질 구조는 ‘실험으로 얻는 데이터’가 아니라, ‘AI가 해석해 내는 생명의 언어’로 인식되고 있다. 이러한 구조생물학 연구 패러다임의 변화는 2024년 노벨 화학상으로 이어졌으며, 이는 AI 기술이 수상한 최초의 노벨상이라는 역사적 의미를 남겼다.

  • AI 기반 단백질 설계와 신약 혁신

    최근에는 단순한 단백질 구조 예측을 넘어 AI 기반 단백질 설계(Protein Design)로 발전하고 있다. 이는 자연에 존재하지 않는 새로운 단백질을 원하는 구조와 기능으로 설계하는 기술이다. 예를 들어 특정 암세포나 바이러스 표면 단백질을 차단하는 인공 항체, 혹은 미세플라스틱을 분해하는 효소를 컴퓨터만 있으면 설계할 수 있다. 이를 가능하게 한 RFdiffusion, ProteinMPNN 등 생성형 AI 모델은 단백질을 일종의 언어로 보고, 서열과 구조 사이의 문법을 학습해 마치 문장을 생성하듯 새로운 단백질을 만들어 낸다.
    이러한 AI 기반 단백질 설계 기술은 신약 개발 패러다임에도 혁명적 변화를 일으키고 있다. 과거 수년이 걸리던 신약 후보 탐색이 이제는 수개월 내에 가능해졌다. 제약 기업들은 표적 단백질 구조를 AI로 예측하고, 가상 스크리닝(Virtual Screening)으로 약물 후보를 계산하여 임상 후보물질을 신속히 선별한다. 실제로 AlphaFold 예측 데이터를 활용한 항암제, 희귀 질환 치료제, 항체 약물 등이 임상 단계에 진입하고 있다. 이 흐름은 글로벌 빅테크 기업들도 주도하고 있다. 메타(Meta)의 ESM3, OpenAI의 GPT-4b Micro, 엔비디아(NVIDIA)의 BioNeMo Blueprint, 구글의 AlphaProteo, 마이크로소프트의 EvoDiff는 초거대 언어 모델(LLM)을 생명 정보학에 접목하여 ‘생성형 단백질 디자인 플랫폼’을 개발 중이다. 바야흐로 AI가 단백질의 진화 규칙을 학습하고 새로운 단백질을 스스로 설계하는 시대가 열린 것이다.

  • 환경과 산업으로 확장되는 신기능 단백질

    AI로 설계된 단백질은 단순한 의학 연구를 넘어 환경과 산업 전반에도 적용된다. 단백질 설계 기술은 자연계에 존재하지 않는 신기능 단백질을 창출함으로써 환경과 산업 전반에 새로운 파급력을 확산시키고 있다. 예를 들어, AI로 설계된 단백질 접착제, 플라스틱 및 이산화탄소 분해 효소 등은 높은 구조적 안정성과 효율성, 선택성을 동시에 확보하여 고부가가치 바이오 산업의 핵심 플랫폼으로 주목받고 있다.
    이처럼 인공지능과 빅데이터가 융합된 미래의 구조생물학은 단백질 구조를 단순히 시각화하는 학문을 넘어 스스로의 손으로 새로운 생명 분자를 설계하고, 질병과 환경 문제를 함께 해결하는 출발점이 될 것이다.