2024 노벨 화학상 수상자인 데이비드 베이커(왼쪽부터) 미국 워싱턴대 의대 교수, 데미스 허사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO), 존 점퍼 구글 딥마인드 수석연구원. 노벨위원회 누리집

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전세계를 휩쓴 인공지능(AI) 열풍이 노벨상에도 불었다. 물리학상에 이어 화학상도 인공지능 연구로 공을 세운 연구자에게 돌아간 것이다.

스웨덴 노벨위원회는 9일(현지시각) 2024년 노벨 화학상 수상자로 단백질의 복잡한 3차원 구조를 설계하고 예측하는 데 기여한 데이비드 베이커(62) 미국 워싱턴대 단백질디자인연구소 교수, 구글 딥마인드의 데미스 허사비스(48) 최고경영자와 존 점퍼(39) 수석연구원 3명을 선정했다. 노벨위원회는 올해 화학상은 “생명의 독창적인 화학 도구인 단백질에 관한 것”이라며 “단백질 구조를 예측하고 우리만의 단백질을 설계할 수 있다는 것은 인류에게 큰 이점을 제공했다”고 설명했다. 상금의 절반은 베이커 몫이며, 나머지 절반은 딥마인드의 두 연구자가 나눠 갖는다.

노벨위원회는 베이커가 “완전히 새로운 종류의 단백질을 만드는 거의 불가능한 업적을 달성했다”고 평가했다. 단백질은 생명체를 구성하는 기본 요소로서 거의 모든 생명 활동에 관여하는데, 20가지의 아미노산이 3차원으로 복잡하게 얽혀 있는 구조를 갖고 있다. 베이커는 2003년 이런 ‘빌딩 블록’들을 사용해 기존에 없던 새로운 단백질을 설계하는 데 성공했다. 이는 이후 의약품, 백신, 나노 소재 등으로 사용할 수 있는 단백질을 개발할 수 있는 토대가 됐다.

특히 베이커의 연구팀은 반딧불 같은 발광생물에 포함된 루시페린이라는 물질을 산화한 에너지로 빛을 내게 하는 효소인 ‘루시페라아제’를 생성하는 인공지능 모델 ‘로제타폴드’도 개발해 주목받았다. 자연에서 발견되는 효소에 의존하지 않고 화학 반응을 위한 맞춤형 효소를 대부분 인공지능으로 만들어낼 수 있는 역사적 기반을 닦았다는 평가다.

인공지능이 예측한 단백질 접힘 구조의 사례. 사이언스 제공

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구글 딥마인드의 최고경영자인 데미스 허사비스와 수석연구원 존 점퍼는 노벨위원회로부터 “인공지능을 활용해 인간의 모든 생명 현상에 관여하는 단백질 구조를 예측”한 공적을 인정받았다. 단백질에서 아미노산은 긴 사슬로 이어지고 접혀서 3차원 구조를 형성하며, 각각의 구조에 따라 나름의 기능을 한다. 이 ‘단백질 접힘’의 구조를 밝히는 것은 매우 어려운 일이었는데, 두 사람이 2020년 만든 인공지능 ‘알파폴드2’는 여태껏 190개국 200만명 연구자들이 사용하며 2억개의 단백질 구조를 예측해내는 토대를 마련했다. 2018년 처음 등장했던 알파폴드는 20여년 동안 단백질구조예측대회(CASP)에서 30~40%대에 머물던 단백질 구조에 대한 예측률을 단번에 60%로 끌어올렸고, 존 점퍼가 주도한 알파폴드2는 2020년 90%가 넘는 예측률을 기록했다. 노벨위원회는 이로써 “연구자들은 이제 항생제의 내성을 더 잘 이해하고 플라스틱을 분해할 수 있는 효소의 이미지를 만들어낼 수 있게 됐다”고 평가했다. 알파폴드는 이번 공동 수상자인 베이커가 로제타폴드를 만드는 데 영향을 주기도 했다.

허사비스 최고경영자는 최근에 새로운 버전의 ‘알파폴드3’를 소개하며 “향후 몇년 안에 인공지능이 설계한 약이 환자에게 투여될 수 있다”고 밝혔다. 인공지능을 이용하면 암세포와 치료제의 결합 방식과 구조를 예상해 그만큼 신약 개발 기간을 획기적으로 단축할 수 있다는 전망이 나온다.

전날엔 예상을 뒤엎고 기계학습의 기초가 되는 방법론을 개발한 ‘인공지능의 대부’ 제프리 힌턴이 노벨 물리학상을 받았는데, 이날 화학상에서도 인공지능 연구자가 수상하는 상황이 연출됐다. 석차옥 서울대 교수(화학)는 “이세돌과 알파고 대결로 기술이 검증된 인공지능을 이용해 단백질 구조 연구를 시도한 게 허사비스와 점퍼”였다며, “인공지능이 모든 생명 현상에 관여하는 수십만개의 단백질 3차원 구조를 규명할 정도로 인류를 변화시키고 있다”고 말했다.

옥기원 기자 ok@hani.co.kr 곽노필 선임기자 nopil@hani.co.kr