AI가 바꿔놓은 과학 패러다임...연구 현장 가보니

[앵커]
올해 노벨상은 그야말로 인공지능, AI 잔치라고 해도 과언이 아닙니다.

특히, 노벨화학상을 받은 단백질 구조 예측 AI는 생명과학의 판도를 바꿨다는 평가를 받았는데요.

실제 연구 현장에서는 어떻게 쓰이고 있을까요?

박나연 기자가 현장에 다녀왔습니다.

[기자]
아미노산 서열을 화면에 입력했더니, 인공지능이 단백질 구조를 뚝딱 만들어냅니다.

구글 딥마인드가 개발한 알파폴드2로, 이미 확인된 수십만 개의 단백질 구조를 학습해 새로운 단백질 구조를 예측하는 AI 모델입니다.

기존에는 X선이나 극저온 전자현미경을 활용해 단백질 구조를 알아냈는데, 계산이 복잡해 수개월에서 길게는 수년이 걸렸습니다.

알파폴드를 이용하면 PC 성능에 따라 빠르면 몇 분, 늦어도 몇 시간 안에 구조를 찾을 수 있고 정확도도 90%에 달합니다.

[임동준 / 고려대학교 화학과 박사후연구원 : 알파폴드가 굉장히 빠르게 구조를 예측해줄 수 있기 때문에 저희는 더 많은 후보체를 찾거나 다른 문제를 해결하는 데 집중할 수 있게 되었습니다.]

단백질은 생명 활동을 조절하는 핵심 분자로, 그 구조를 알아야 단백질 기능을 파악할 수 있습니다.

올해 노벨화학상을 받은 알파폴드와 로제타폴드는 모두 단백질 구조를 예측하는데, 최근 버전은 단백질과 생체 분자의 상호작용까지 예측합니다.

이를 통해 연구자들은 유전자 편집 기술을 검증하거나 알츠하이머 신약 후보 물질을 발견하고 있으며, 실제로 알파폴드2를 인용한 논문은 만 건이 넘을 정도입니다.

[김학중 / 고려대학교 화학과 교수 : 컴퓨터에 기반한 기술들이 이제는 과학계 아주 깊은 곳까지 크게 영향력을 확장하고 있다는 점. 공식적으로 인정됐다는 점에서 (노벨화학상 수상은) 굉장히 큰 의의가 있다고 생각합니다.]

전문가들은 인공지능이 생명공학의 연구 판도를 바꾼 건 맞지만, 100% 완벽하진 않아서 실험을 완전히 대체할 순 없다고 말합니다.

또 5월에 나온 알파폴드3의 경우, 이전 버전과 달리 소스코드가 공개되지 않아 연구 확장성이 떨어진다는 지적도 나옵니다.

AI가 휩쓴 올해 노벨상 결과는 과학계 연구 패러다임이 전환됐음을 확인하는 계기가 됐습니다.

AI 기반 연구가 앞으로 더 많아지겠지만, 맹신보다는 철저하게 검증하는 과학 본연의 자세를 잃지 말아야겠습니다.

YTN사이언스 박나연입니다.

영상취재 : 황유민

YTN 박나연 (pny@ytn.co.kr)

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