구글도 넘보는 단백질 3D 알파폴드, 신약 디자인 시대 연다
물리화학으로 무장한 '단백질 3D 시뮬레이션' 분야 신약 개발에 폭발적인 발전 불러올 것
김상은 기자 kims@yakup.com 플러스 아이콘
입력 2021.11.30 09:11 수정 2021.11.30 10:04
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신약개발 분야에서 단백질 구조 예측과 관련된 신기술이 빠르게 도입되고 있어 임상생물학은 물론 구글과 같은 메가 비즈니스 분야에서도 주목받고 있다. 

서울대 화학부 석차옥 교수는 이전에 수학적 알고리듬을 활용해 단백질 구조를 증명해내는 방식을 썼다면 이제는 3D로 구현해낸 단백질 구조 증명 방법이 대세를 이룰 것이라고 내다봤다.


미래의학연구재단이 서울 동대문 노보텔 엠버서더 호텔에서 26일 개최한 제 5회 미래의학국제포럼에서 단백질 구조 모델링 및 바이오 설계: 알파폴드 이후의 새로운 시대(Protein structure modeling and bio-design: A new era after Alphafold)를 주제로 서울대 화학부 석차옥 교수가 강연에 나섰다. 

석 교수는 살아있는 유기체 안에서 단백질의 구조를 예측해서 디자인까지 완성할 수 있는 시뮬레이션을 분자수준에서의 구조와 기능을 구현하기 위해 프로그램을 개발해보고자 한 연구 의의를 밝혔다. 먼저 단백질이 항체와 같은 결합 가능한 구조에서 어떻게 반응할지, 그리고 리간드와 같이 화학물 사이에 상호작용을 예측할 수 있는 모델이 어떤 것인지 추측해냈다.

석 교수팀은 고안해낸 프로그램을 통해 CASP(Critical Assessment of protein Structure Prediction)라는 단백질 구조 예측 학술대회에서 2010년과 2012년에 두각을 나타내는 성과를 거뒀다. 

그는 나름의 유전자 서열과 단백질 구조를 예측한다면 상호작용을 할 수 있는 화합물질이 어떤 요건을 갖춰야 할지 미리 고안할 수 있고 이것이 신약을 디자인하는 방법까지 발전할 수 있다는 가능성을 제기했다. 

즉 A라는 단백질과 B라는 단백질이 상호작용하는 것이 질병이 발현하는 과정이라면 이 두 단백질의 결합을 저해하는 어떤 특정 물질을 개발하는 것이 신약 개발의 시작이 될 수 있다는 것이다. 

석 교수는 자체 개발한 갤럭시 웹서비스는 시퀀스와 구조를 구성하는 ‘정보학’과 진화적인 정보를 보완하는 ‘물리적 개념’을 결합해서 가장 확률이 높은 모델링을 구현해내는 기능을 한다고 설명한다. 이로써 단백질 구조 예측과 상호작용 예측이 기존의 크리스털 또는 크라이오이엠과 달리 더 정확한 결과를 내며 현재까지 본 웹서비스를 이용한 누적수는 총 12만 회 이상에 달하고 있다. 

◈구글 딥마인드 허사비스 'Isomorphic Laboratories' 선뵈며 신약개발 정복 예고

석 교수는 “알파폴드 후속버전이 지난해 처음으로 선보이면서 이전 예측 프로그램과 다른 정밀함을 보인다"고 설명했다. 그는 실험결과로 얻어진 단백질의 구조가 알파폴드 컴퓨팅 예측도와 매우 흡사한 점을 들어 거의 차이가 없다고 말했다. 석 교수는 "알파폴드가 구조가 명확하지 않은 단백질에 뼈대를 부여하고 서열의 정확도까지 높여 메디컬 리서치의 혁명이라고 할만큼 급진적인 발전의 양상을 보여준다"고 전했다.

최근 알파폴드의 개발자인 딥마인드의 데미스 허사비스는 최근 Isomorphic Laboratories라는 프로그램을 개발해 신약개발에 앞장서겠다는 의의를 밝히기도 했다. 이제는 글로벌 제약사가 아닌 구글에서도 신약개발에 관심을 보이고 있는 것이다. 

석 교수는 최근 단백질 구조 모델링 세계대회에서 두각을 나타내는 인물 중 하나로 구글 딥마인의 John Jumper를 꼽았다. 그는 단백질 시뮬레이션을 작업해오다가 구글에 입사해 알파폴드를 개발했다. 그가 일반적으로 알려진 컴퓨터 전문가가 아닌 화학을 전공한 물리화학자란 점에서 이론의 기반이 중요하다는 점을 석교수는 지적했다.

석교수는 알파폴드가 90% 이상의 정확도를 보이더라도 실제 임상에서 보이는 정확도는 다소 떨어지는 점이 있는데 이를 보완하는 것이 이론이라고 설명한다. 현실에서는 사안에 따라 빅데이터가 모두 갖춰지지 않기 때문에 이론이 이러한 빈 곳을 메우는 역할을 하기 때문. 그는 일례로 항체-항원의 결합구조를 예측하는 것을 어려워하는 것처럼 보완이 필요한 분야들에 대해 계속 연구돼야 한다고 지적했다.

석교수는 타깃 물질을 바탕으로 복합물을 어떻게 구성해서 신약 후보물질로 정제할 것인지 물리화학적인 직관과 경험이 바탕이 되어야 할 것이라고 설명하며 수학에 의존하기보다 AI를 어떻게 활용할 것인지 철학을 쌓아야 할 때라고 강조했다. 

석 교수팀은 현재 국가신약개발재단의 ‘차세대 실리콘 단백질 디자인’ 연구과제를 지난해부터 2024년까지 수행하는 것을 목표로 엔자임과 단백질과 같은 세부 분야로 두고 단백질 구조를 밝히는 연구에 임하고 있다. 
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