신약 앞당기는 AI

 

① 최근 개발 중인 차세대 표적 항암제는 다른 정상 세포에는 영향을 주지 않고, 암세포에만 작용해 성장과 전이를 막는 것이 목표다. 이를 위해서는 암세포의 단백질 구조를 파악해야 하고, 이에 작용할 항암제의 단백질 구조도 예측해야 한다. 하지만 이것이 쉽지 않다.

② ‘알파폴드3′는 기존에 분석이 끝난 단백질 구조들을 학습했다. 이를 바탕으로 기존에 존재하는 단백질의 구조를 파악하고, 아미노산 정보를 토대로 단백질이 어떤 모습이 될지 예측한다. 

③ “신약 개발을 할 때는 단백질 구조 예측만 해서는 안 되고 단백질과 유기분자의 결합을 봐야 한다”며 “알파폴드 3는 다양한 단백질과 유기분자의 결합을 예측할 수 있게 돼 실제 신약 개발 프로세스가 훨씬 빨라질 것으로 보인다”

④  “알파폴드는 우리가 수년간 관측하지 못했던 말라리아 기생충의 표면 단백질에 대한 매우 유용한 정보를 제공했다”며 “우리 연구의 속도를 비약적으로 향상시켰다”

⑤ 최근에는 반도체 기업 엔비디아가 신약 개발 AI ‘바이오니모’를 공개하고, 메타와 구글 등 빅테크도 신약 개발에 뛰어들면서 생명과학 연구의 기반 AI 플랫폼 자리를 차지하기 위한 경쟁이 더욱 치열해지고 있다.