구글의 자회사인 딥마인드 AI가 혁신적인 AI 알고리즘을 통해 2024년 노벨 화학상을 수상했다. 딥마인드의 알파폴드(AlphaFold) 알고리즘은 단백질의 3D 구조를 예측하는 데 탁월한 성과를 내어 암 치료를 비롯한 의약품 개발에서 새로운 가능성을 열었다.
AI 기술이 전례 없는 발전을 이루며, 두 주요 분야에서 노벨상을 수상하게 되었다. 컴퓨터 과학의 선구자 제프리 E. 힌턴(Geoffrey E. Hinton)이 특화된 신경망을 개발한 공로로 노벨 물리학상을 수상한 데 이어, 구글의 모회사 알파벳이 소유한 딥마인드 AI가 노벨 화학상을 수상하게 되었다.
딥마인드의 공동 설립자이자 CEO인 데미스 하사비스(Demis Hassabis)와 구글 딥마인드의 디렉터인 존 M. 점퍼(John M. Jumper)는 알파폴드를 개발한 공로로 이번 노벨 화학상의 절반(각각 4분의 1)을 공동 수상했다. 하사비스와 점퍼가 공동으로 이끈 개발팀은 화학자들이 수십 년 간 해결하지 못한 단백질 구조 예측 문제를 AI 모델을 통해 해결하는 데 성공했다. 알파폴드는 아미노산 서열을 기반으로 단백질의 3D 구조를 정확하게 예측하는 딥러닝 알고리즘이다.
노벨 화학상의 나머지 절반은 워싱턴 대학교의 생화학 교수인 데이비드 베이커에게 수여되었다. 베이커는 단백질 설계 분야에서 컴퓨터 시스템을 활용한 연구로 주목을 받았다. 딥마인드의 하사비스와 점퍼는 베이커와 함께 약 100만 달러의 상금을 나누게 된다.
딥마인드 AI, 신약 개발 가속화와 암 치료에 기여
딥마인드의 기여는 단백질 연구에 지대한 영향을 미쳤다. 특히, 알파폴드 2 알고리즘은 지금까지 확인된 2억 개 이상의 단백질 유형의 3D 구조를 정확하게 예측했다. 단백질은 생물학적 생명체와 합성 물질 모두에 핵심적 역할을 하지만, 그 구조를 해독하는 데는 통상 수주에서 수년이 걸린다.
딥마인드의 해결책은 이 과정을 크게 가속화할 수 있으며, 특히 의약품과 백신 개발, 더 나아가 암을 더 빠르게 치료할 수 있는 약물 개발에 큰 도움을 줄 것으로 예상된다. 또한, 자연 발생 단백질인 효소를 사용해 플라스틱을 분해하는 데도 활용될 수 있다.
최근 공개된 알파폴드 3 모델은 DNA와 RNA 분자의 3D 구조까지 예측할 수 있어, 생물학적 연구뿐만 아니라 더 나은 의약품을 개발하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 보인다.