50년의 숙제, 단백질은 어떻게 자신의 모양을 찾을까?

우리 몸속에서는 지금 이 순간에도 놀라운 일이 벌어지고 있어요.
수십억 개가 넘는 단백질 일꾼들이 1초도 안 되는 짧은 시간에 제각기 정해진 모양으로 몸을 접고 있거든요.
마치 긴 끈이 순식간에 복잡하고 정교한 3차원 구조물로 변신하는 것과 같아요.

그런데 과학자들에게는 이것이 반세기 동안 풀지 못한 숙제였습니다.
아미노산이라는 구슬이 꿰어진 목걸이가 어떤 최종 모양을 갖게 될지 예측하는 것, 이것이 바로 생물학계의 오랜 난제인 '단백질 접힘 문제'입니다.

이 모양 예측이 왜 그렇게 중요했을까요?
단백질의 세계에서는 모양이 곧 기능을 의미하기 때문입니다.
열쇠의 모양이 맞는 자물쇠를 결정하듯, 단백질의 3차원 구조가 우리 몸에서 어떤 역할을 할지 결정하는 거죠.

따라서 특정 질병과 관련된 단백질의 정확한 모양을 알 수 있다면, 그 구조에 꼭 맞는 치료제를 설계할 수 있습니다.
신약 개발의 속도와 성공률을 완전히 바꿔놓을 수 있는 잠재력을 지닌 셈이에요.
이처럼 단백질의 '접힘' 암호를 푸는 것은 생명 현상의 근원을 이해하고 질병을 정복하는 열쇠와 같았습니다.

AI 과학자 존 점퍼, '알파폴드'를 만들다

지난 50년간 수많은 생물학자들이 매달렸던 단백질 접힘 문제에 전혀 다른 분야의 과학자가 뛰어들었어요.
그 주인공은 바로 존 점퍼(John Jumper)입니다.
그는 특이하게도 케임브리지 대학교에서 이론화학 박사 학위를, 시카고 대학교에서는 물리학 박사 학위를 받은 인물이었죠.

물리학과 화학의 눈으로 생명의 근본 문제를 바라본 거예요.
이 독특한 시각이 문제 해결의 실마리가 되었습니다.
존 점퍼는 구글 딥마인드(DeepMind)의 연구팀을 이끌고 이 문제에 정면으로 도전했습니다.

그리고 마침내 인공지능 시스템 하나를 세상에 내놓습니다.
바로 ‘알파폴드(AlphaFold)’예요.
알파폴드는 아미노산 서열 정보만 입력하면, 마치 설계도를 보고 건물을 짓듯 단백질의 최종 3차원 구조를 예측해내는 인공지능입니다.
반세기 동안 이어진 숙제를 AI가 풀어낸다는 아이디어는 정말 혁신적이었죠.

하지만 이 AI가 정말 인간 과학자들을 뛰어넘는 실력을 갖췄을까요?
그 성능을 어떻게 증명했을까요?

'과학계 올림픽'에서 증명된 압도적 실력

존 점퍼의 알파폴드가 정말 대단하다면, 그 실력을 어떻게 객관적으로 증명할 수 있을까요?
마침 이 분야에는 완벽한 시험대가 있었습니다.
바로 2년마다 열리는 '단백질 구조 예측 대회(CASP)'입니다.

CASP는 이 분야의 '올림픽'과 같아요.
전 세계 연구팀들이 아직 구조가 풀리지 않은 단백질 문제를 푸는 '블라인드 테스트' 방식으로 진행됩니다.
심사위원단만 정답을 아는 상태에서 예측 결과를 평가하기 때문에, 그 공신력은 세계적인 기준으로 여겨져요.

2020년에 열린 제14회 대회, CASP14에서 알파폴드는 모두를 놀라게 했습니다.
알파폴드가 내놓은 예측 결과의 정확도가 실험으로 밝혀낸 실제 구조와 거의 차이가 없었기 때문입니다.
점수로는 92.4점(GDT_TS 중앙값)을 기록했어요.
보통 이 점수가 90점을 넘으면 수년간 수억 원의 비용을 들여 실험실에서 얻는 결과와 맞먹는 수준으로 봅니다.

이것은 단순히 대회 1등을 차지했다는 의미가 아니었습니다.
50년 묵은 단백질 구조 예측 문제가 사실상 해결되었음을 선언한 순간이었죠.
알파폴드는 과학계의 '게임 체인저'로 떠올랐습니다.

인류의 모든 단백질 지도를 열람하다

위대한 발명은 종종 소수만 누리는 독점 기술이 되곤 합니다.
알파폴드의 압도적인 성능이 증명되자, 많은 이들이 그 다음 행보를 궁금해했죠.

존 점퍼와 딥마인드는 정반대의 길을 택했습니다.
이들은 유럽생물정보학연구소(EMBL-EBI)와 함께, 2억 개가 넘는 단백질 구조 예측 결과를 데이터베이스로 만들어 전 세계에 무료로 공개했어요.

단백질의 3차원 구조가 곧 기능을 결정하기에, 이는 신약 개발과 질병 연구의 속도를 이전과 비교할 수 없을 만큼 앞당기는 결정이었습니다.
과학계 전체에 거대한 선물을 안긴 셈이죠.
이 엄청난 공헌은 마침내 어떤 평가를 받게 되었을까요?

AI 시대의 새로운 과학자, 노벨상을 받다

2024년 10월, 과학계가 주목하던 순간이 왔습니다.
존 점퍼는 알파폴드를 통해 단백질 구조 예측에 기여한 공로로 데미스 하사비스와 함께 노벨 화학상을 수상했어요.

같은 해 노벨 화학상의 나머지 절반은 새로운 단백질을 설계하는 연구자에게 돌아갔습니다.
이는 인공지능이 기존 생명의 비밀을 푸는(예측) 것과 새로운 생명을 만드는(설계) 것, 양쪽에서 모두 핵심적인 역할을 인정받았음을 보여줍니다.

존 점퍼의 수상은 AI가 인간의 지적 탐구를 돕는 파트너가 될 수 있음을 증명한 상징적인 사건이었습니다.
그렇다면 알파폴드는 모든 것을 해결한 만능 열쇠일까요?
앞으로 남은 과제는 무엇일까요?

아직 풀지 못한 문제들 미래의 과학은 어디로 향할까?

알파폴드가 수많은 단백질의 구조를 밝혀냈다는 소식에, 이제 생명의 모든 비밀이 풀린 것처럼 느껴질지도 모릅니다.
하지만 과학자들은 오히려 이제부터가 새로운 시작이라고 말해요.
마치 정교한 지도가 생겼으니, 진짜 탐험을 떠날 시간이라는 뜻이죠.

알파폴드가 예측하는 것은 단백질의 ‘정적인’ 최종 모습입니다.
완성된 건축물의 완벽한 사진과 같아요.
하지만 이 사진만으로는 건물이 어떤 과정을 거쳐 지어졌는지, 그 안에서 사람들이 어떻게 움직이며 살아가는지는 알 수 없죠.

마찬가지로 알파폴드는 단백질이 실시간으로 어떻게 접히고, 다른 분자들과 만나 어떤 상호작용을 하는지 같은 ‘동적인’ 과정까지 모두 보여주지는 않습니다.
생명 현상은 단백질들이 서로 끊임없이 움직이고 관계를 맺으며 일어나기 때문에, 이 부분은 여전히 과학자들이 풀어야 할 중요한 숙제로 남아있습니다.

결국 존 점퍼와 알파폴드의 위대한 성공은 단백질 연구의 끝이 아닙니다.
오히려 생명이 어떻게 역동적으로 움직이고 상호작용하는지 탐구할 새로운 질문들을 던져준, 위대한 시작점이라고 할 수 있어요.
이것이야말로 과학이 한 단계 더 발전하는 방식이니까요.

다시 정리하면

지난 50년간 생물학의 가장 큰 숙제는 '단백질 접힘 문제'였습니다.
존 점퍼가 이끈 인공지능 '알파폴드'는 실험에 가까운 정확도로 이 문제의 해답을 찾아냈습니다.
이 공로로 존 점퍼는 2024년 노벨 화학상을 수상했습니다.
또한 알파폴드가 예측한 2억 개 이상의 단백질 구조는 누구나 무료로 사용할 수 있도록 공개되어 과학 연구의 속도를 바꾸고 있습니다.
물론 단백질의 모든 움직임을 예측하는 것은 미래의 과제로 남아있습니다.
결국 존 점퍼와 알파폴드는 50년의 숙제를 풀었을 뿐 아니라, 그 해답을 세상에 공개하며 과학 연구의 패러다임을 바꾸었고, 그 공로를 노벨상으로 인정받았습니다.
이제 인공지능은 인간이 풀지 못한 과학의 난제를 해결하는 핵심 파트너가 되었습니다.