2024년 노벨화학상 공식 수상도

스웨덴 왕립과학원은 10월 9일(현지시간) 단백질 설계 및 단백질 구조 예측 분야에 기여한 공로로 데이비드 베이커, 데미스 하사비스, 존 M. 점퍼에게 2024년 노벨 화학상을 수여한다고 발표했습니다. 1100만 스웨덴 크로나(한화 약 745만 원)의 상금을 받았습니다.

데미스 카사비스와 존 점퍼는 인공 지능 기술을 사용하여 알려진 거의 모든 단백질의 구조를 예측하는 데 성공했습니다. 그리고 데이비드 베이커는 생명의 구성 요소를 마스터하고 완전히 새로운 단백질을 만들어냈습니다.

데미스 카사비스

데미스 카사비스는 국제 기술계에서 오랫동안 이름을 알린 인물입니다. 1976년에 태어나 런던에서 싱가포르계 중국인 어머니 밑에서 자란 그는 4살 때부터 체스를 시작하여 '체스 신동'으로 불리며 8살에 프로그래밍을 독학했고, 13살에 그랜드 마스터에 도달했습니다. 케임브리지 대학교에서 컴퓨터 과학을 두 번이나 수석으로 졸업하고 유니버시티 칼리지 런던에서 인지 신경과학 박사 학위를 받았으며, MIT와 하버드에서 박사 후 과정을 거쳤습니다.

2010년 유니버시티 칼리지 런던에서 박사과정 시절 만난 셰인 레그와 함께 딥마인드를 공동 창업해 CEO가 됐고, 2014년 딥마인드는 구글에 인수돼 알파벳 산하에 독립적으로 운영되다가 2023년 딥마인드는 '구글 브레인'과 합병했다. “2023년 딥마인드는 구글 브레인과 합병되었고 하사비스는 합병된 구글 딥마인드 팀의 CEO로 승진했습니다.

존 점퍼

딥마인드 테크놀로지스의 수석 연구 과학자이자 알파폴드의 첫 번째 저자. 시카고 대학교에서 박사 학위를 받았으며, 단백질 폴딩과 역학을 모델링하기 위해 ML을 사용하는 연구에 주력하고 있으며, 2021년 Nature의 연례 목록에서 '중요한 인물 10인' 중 한 명으로 선정되었습니다.

데이비드 베이커

데이비드 베이커는 1962년 미국 워싱턴주 시애틀에서 태어났으며 현재 워싱턴대학교 단백질 디자인 연구소의 소장으로 재직 중입니다. 그는 자연계에 존재하지 않았던 새로운 단백질을 처음부터 설계하는 기술을 개발해 2020년 생명과학 분야 혁신상을 수상했으며, 최초로 생성 인공지능을 이용해 새로운 항체를 처음부터 설계해 단백질 설계 분야의 '조상'으로 불리는 항체 의약품 시장에 인공지능이 단백질을 처음부터 설계해 진입할 수 있을 것으로 기대되며, 딥마인드보다 먼저 단백질 설계 분야에서 새로운 항체 개발에 대한 첫 제안을 한 바 있다. 딥마인드는 단백질 3차원 구조를 예측하고 설계하는 방법을 알파폴드보다 먼저 개발했으며, 단백질 구조 설계 알고리즘인 로즈타폴드도 알파폴드보다 먼저 설계했습니다.

왜 단백질 폴딩인가?

단백질은 인체의 기본적인 생명 활동을 지원하는 물질로 20개의 아미노산이 묵주처럼 연결되어 3차원 형태를 이루고 있으며, 그 모양 자체가 단백질의 기능을 결정하기 때문에 단백질 모양에 대한 연구는 의학계에서 항상 주목받는 방향이었습니다.

알파폴드 이전에는 이러한 연구가 실험적으로 이루어졌습니다. 단백질을 결정화하는 것은 매우 어렵고, 막 단백질처럼 결정화되지 않는 단백질도 있으며, 고가의 전자 현미경이나 X-선 결정 분석기를 사용하여 3차원 구조를 파악하고 시각화하려면 수개월, 심지어 수년이 걸리기도 합니다. 수많은 박사들이 단일 단백질의 폴딩을 연구해 왔습니다.

하지만 알파폴드2는 아미노산 서열로부터 직접 단백질의 3차원 구조를 원자 수준의 정확도로 예측할 수 있으며, 50년 동안 인류를 괴롭혀온 단백질 폴딩 문제를 해결하여 근본적인 생물학적 과정에 대한 인간의 이해를 빠르게 발전시키고 신약 설계를 촉진한 것으로 평가받고 있습니다.

2018년 딥마인드는 '단백질 구조 예측 올림픽'으로 불리는 제13회 CASP 대회에서 43개 단백질 중 25개의 구조를 가장 정확하게 예측하는 데 성공한 1세대 알파폴드를 발표하며 97개의 다른 경쟁자를 제치고 우승했습니다.

2020년 딥마인드는 다양한 분야의 단백질 구조를 예측할 수 있는 알파폴드2를 출시했으며, 이미 2억 개 이상의 단백질 3차원 구조를 예측해 구조 생물학 분야에서 가장 중요한 이정표적 기여를 했으며, 단백질 구조와 기능에 대한 후속 연구, 특히 바이오 의약품 개발 촉진에 선구적인 의미가 있는 것으로 평가받고 있습니다. 그 뒤를 이어 단백질-단백질 복합체의 예측을 발전시킨 알파폴드-멀티머가 등장했습니다.

2024년 5월, 구글 딥마인드와 아이소모픽 랩 연구팀이 개발한 차세대 알파폴드인 알파폴드3가 네이처에 등장했는데, 알파폴드3는 모든 생명체 분자(단백질)를 성공적으로 예측했습니다, DNA, RNA, 리간드 등). 기존의 예측 방법과 비교했을 때 AlphaFold 3는 단백질이 다른 분자 유형과 최소 50% 더 잘 상호작용한다는 사실을 발견했으며, 일부 중요한 상호작용 클래스에 대한 예측 정확도도 두 배로 높였습니다.