바이오스펙테이터

바이오스펙테이터 신창민 기자

인공지능(AI)을 이용한 단백질구조 예측모델 ‘로제타폴드(RoseTTAFold)’를 개발한 핵심 과학자인 백민경 서울대 교수는 “이제는 AI를 활용해 단백질-단백질뿐만 아니라 일반적인 생체분자의 구조 및 상호작용 예측으로까지 확장되고 있으며, 이같은 유기분자(저분자화합물) 예측이 더 정교해진다면 신약개발에도 많은 도움을 줄 것으로 기대되고 있는 상황”이라며 현재 AI예측 분야의 방향성에 대해 말했다.

백 교수는 “단백질 구조예측 방법이 많은 발전을 이루면서 구조예측의 반대과정인 단백질설계도 수월해지고 진입장벽도 낮아지고 있는 상황”이라며 “과학자들은 이제 특정 타깃에 결합하는 단백질 치료제부터 생체소재 등 상상할 수 있는 거의 모든 단백질의 설계를 시도하려 하고 있다”며 단백질설계의 발전현황에 대해서도 설명했다.

백 교수는 지난달 31일 서울 중구 롯데호텔에서 열린 AI파마코리아 컨퍼런스(AI Pharma Korea Conference 2024)에서 ‘AI를 활용한 단백질 구조 및 기능 예측의 최신 동향’이라는 주제발표를 통해 이같이 말하며 단백질구조 예측 및 설계의 발전과정과, 신약개발에 대한 적용 가능성에 대해 설명했다. 이번 행사는 한국제약바이오협회, 한국보건산업진흥원이 주최했으며, 보건복지부가 후원했다.

백 교수는 올해 노벨화학상을 수상한 데이비드 베이커(David Baker) 워싱턴대 교수 실험실에서 지난 2019년부터 2022년까지 박사후과정을 거쳤으며, 그 기간동안 로제타폴드 개발논문에 1저자로 참여하는 등 핵심적인 역할을 했다. 베이커 교수는 AI를 이용해 새로운 단백질설계를 가능하게 한 공로로 노벨상을 수상했으며, 베이커 교수 외에 구글의 ‘알파폴드(AlphaFold)’를 개발한 데미스 허사비스(Demis Hassabis), 존 점퍼(John Jumper) 박사도 노벨화학상을 공동으로 수상했다.... <계속>