[생성형 AI(Generative AI), 인간의 창작 영역을 넘본다! (60)] 생성형 AI가 신약을 본격 개발하는 시대 도래하다! ⑤ - 제약회사들이 알파폴드(AlphaFold)에 주목하는 이유는? (iii)
최봉 산업경제 전문기자 입력 : 2024.07.03 00:30 ㅣ 수정 : 2024.07.05 04:20
[기사요약] 지난 5월 딥마인드는 알파폴드 2의 업그레이드 버전인 ‘알파폴드 3’ 공개 생명의 기초 형성하는 거의 모든 분자 사이의 상호작용이 어떤 모습인지 예측할 수 있어.. 알파폴드 3의 예측 정확도, 모델링하려는 상호작용에 따라 40%에서 80% 사이 ‘알파폴드 서버’도 출시, 과학자들이 가설 테스트하는 데 사용할 수 있는 무료 온라인 도구 알파폴드, 신약개발 혁신에 크게 기여.. 대규모 제약회사 두 곳과 30억달러 규모의 계약 체결하기도..
사람들은 시, 소설, 보고서 등 글쓰기, 그림 그리기, 알고리즘 코딩 등 창작의 세계가 그동안 인간에게만 허락된 별도의 영역이라 알고 있었다. 그런데 AI(인공지능)의 발전과 함께 이제는 진화한 AI가 스스로 창작의 영역을 넘보는 시대가 되었다. 생성형 AI(Generative AI)의 등장은 인간에게 어떤 의미가 있으며 우리의 미래에 어떤 영향을 미칠지 가늠하기 쉽지 않지만, 생성형 AI는 이미 여러 분야에서 현실로 나타나 적용되고 있다. 우리에게 성큼 다가온 생성형 AI의 시장현황, 다양한 이슈와 관심 사항 등을 살펴보기로 하자. <편집자 주>
[출처=scientific inquirer]
[뉴스투데이=최봉 산업경제 전문기자] 딥마인드의 알파폴드(AlphaFold)는 2020년 11월 ‘CASP(Critical Assessment for Structure Prediction)’가 주최한 대회(CASP14)에 참가해 평균(중앙값, 100점 만점) 92.4GDT의 놀라운 성능을 보이면서 우승을 차지했다(이 시리즈 지난 편 참고).
당시 CASP14에 참가한 알파폴드는 두 번째 버전인 ‘알파폴드 2’였다. 알파폴드 2는 이 성과를 통해 과학계가 ‘단백질 접힘 문제’가 해결되었다고 판단하게 만들었다.
지금까지 전 세계 수백만 명의 연구자들이 알파폴드 2를 사용해 말라리아 백신, 암 치료법 및 효소 설계를 포함한 분야에서 새로운 발견을 했다.
알파폴드 2를 자세히 설명하는 방법 논문은 과학 문헌에서 2만회 이상 인용되어 모든 분야에서 가장 많이 인용된 상위 500개 논문 중 하나로 선정되었다.
과학적 영향력은 많은 상을 통해 인정받았으며, 가장 최근에는 생명과학 분야 혁신상(Breakthrough Prize in Life Sciences)을 받기도 했다.
[출처=equitypandit]
• 알파폴드 3, 모든 분자 사이의 상호작용 어떤 모습인지 예측할 수 있어..
그리고 지난 5월 딥마인드는 알파폴드 2의 업그레이드 버전인 ‘알파폴드 3(AlphaFold 3)’를 공개했다.
알파폴드 3는 생명의 기초를 형성하는 거의 모든 분자 사이의 상호작용이 어떤 모습인지 예측할 수 있으며, 이는 신약이나 보다 탄력적인 ‘수확물’을 얻을 수 있는 실마리를 제공해줄 것이다.
알파폴드 3가 예측하는 상호작용은 세포의 많은 중요한 과정의 핵심이다. 단백질, DNA, RNA, 이온 및 기타 작은 분자 사이의 상호작용과 변화는 그 기능과 질병으로 인한 기능 장애를 결정한다.
예를 들어, 세포 표면의 단백질이 바이러스의 다른 단백질과 결합하면 분자의 모양이 바뀌고 바이러스와 세포가 융합되어 바이러스가 침입할 수 있는 과정이 시작된다. 이러한 상호작용의 세부 사항은 정확한 백신이나 항바이러스 약물을 개발하는 데 도움이 될 수 있다(axios, 2024.5.9.).
알파폴드 3의 작동 방식은 원자 클라우드를 취한 다음 모델이 예측할 수 있는 가장 정확한 분자 구조에 수렴할 때까지 단계적으로 이를 개선하는 것이다.
딥마인드 관계자는 처리할 수 있는 입력 수가 이전 알파폴드 모델보다 획기적으로 확장되었다고 말했다. 보고된 정확도는 알파폴드 3가 모델링하려는 상호작용에 따라 40%에서 80% 사이이며, 이 테스트 결과는 과학저널인 Nature에 게재되었다.
알파폴드 3는 검토한 거의 모든 상호작용 범주에 대해 기존 도구보다 더 나은 성능을 발휘한 것으로 보인다.
DNA 이중 나선(분홍색)에 단백질(파란색)이 결합된 분자 복합체에 대한 알파폴드 3의 예측은 실험을 통해 어렵게 발견된 실제 분자 구조(회색)와 거의 완벽하게 일치한다. [출처=medium, deepmind]
• 알파폴드 서버, 실제 테스트 실행 전 실험실에서 테스트할 새로운 가설 세우는 데 도움 줘..
또한, 딥마인드는 과학자들이 실제 테스트를 실행하기 전에 가설을 테스트하는 데 사용할 수 있는 무료 온라인 도구인 ‘알파폴드 서버(AlphaFold server)’를 출시하기로 했다.
알파폴드 서버는 과학자들이 실험실에서 테스트할 새로운 가설을 세우는 데 도움을 주어 작업 흐름 속도를 높이고 추가적인 혁신을 가능하게 한다.
이 플랫폼은 연구자들이 컴퓨팅 리소스에 대한 접근 권한이나 기계 학습 관련 전문지식에 관계없이 예측을 생성할 수 있는 접근 가능한 방법을 제공한다.
딥마인드의 수석 연구 과학자는 “알파폴드 서버가 컴퓨터 과학이 아닌 생물학 전문가인 생물학자들이 더 크고 복잡한 사례를 테스트하는 것을 얼마나 쉽게 만드는지가 정말 중요할 것입니다.”라고 말했다.
[출처=x, deepmind]
• 알파폴드는 신약개발 혁신과 가속화에 크게 기여
알파폴드는 신약개발의 혁신과 가속화에 크게 기여할 것으로 주목받고 있다.
알파벳(구글의 지주회사)의 자회사인 아이소모픽 랩스(Isomorphic Labs)는 이미 알파폴드 3를 활용해 약물 설계를 가속화하고 향상시켜 새로운 질병 표적에 대한 이해를 돕고 이전에는 달성할 수 없었던 기존 표적을 해결하기 위한 혁신적인 전략을 만들고 있다.
[출처=futuresin]
지난 1월 아이소모픽 랩스는 총 거래 가치가 거의 30억달러에 달하는 두 건의 계약을 대규모 제약회사와 체결했다.
릴리(Eli Lilly)는 공개되지 않은 질병 표적을 겨냥한 소분자 치료법을 발견하기 위해 마일스톤 지불액 17억달러 이상에 선불로 4500만달러 이상을 지급하기로 했다.
(※ 마일스톤 지불액(milestone payment)은 (신약 개발 분야 등에서) 기술 제공(수출) 계약시, 중요 성공 이벤트 달성 시점에 기술 도입자가 원천 기술 보유자에게 지급하는 대금)
노바티스(Novartis)와의 거래도 비슷한데, 선불 3750만달러와 바이오벅스 12억달러로 구성된다. 아이소모픽 랩스는 공개되지 않은 세 가지 표적에 대해 소분자를 식별하는 일을 담당하게 된다.
(※ 바이오벅스(biobucks)는 바이오달러(biodollars)라고도 불리는데 로열티 지불을 제외하고 거래의 총 가능한 가치를 설명하기 위해 대형 제약 회사와 소규모 생명 공학 회사 간의 비즈니스 거래에서 일반적으로 사용되는 용어)
알파폴드 3와 무료 알파폴드 서버의 영향은 과학자들이 생물학과 새로운 연구 분야의 미해결 질문에 대한 발견을 가속화할 수 있도록 지원하는 방식을 통해 실현될 것이다.
과학자, 제약회사 연구자 등은 이제 막 알파폴드 3의 잠재력을 활용하기 시작했으며, 이들이 발견하고 만들어 낼 미래가 어떻게 될지 매우 기대된다.
