2024년 노벨 화학상도 AI가? 알파폴드가 기초과학의 판을 뒤집은 이유

2024년 노벨 화학상에서 인공지능(AI)이 주인공으로 떠오르며 과학계에 새로운 바람을 일으키고 있어요. AI 연구자들이 연이어 노벨 물리학상과 화학상을 수상하면서, AI 기술이 단순한 도구를 넘어 기초과학의 한계를 극복하는 혁신적인 역할을 하고 있음을 증명했습니다. 구글 딥마인드(DeepMind)의 데미스 허사비스와 존 점퍼가 AI 기반 단백질 예측 모델인 ‘알파폴드(AlphaFold)’로 50년간 풀리지 않던 단백질 구조의 비밀을 해독하며 올해의 수상자로 선정됐죠. 과연 AI가 어떻게 기초과학의 판도를 바꿔놓았는지, 그 배경을 자세히 살펴볼까요?

 

AI, 단백질 연구의 난제를 해결하다

출처: Nobel prize official youtube channel

이번 노벨 화학상에서는 미국 워싱턴대의 데이비드 베이커(David Baker) 교수, 그리고 구글 딥마인드의 데미스 허사비스(Demis Hassabis) CEO와 존 점퍼(John Jumper) 디렉터가 공동 수상자로 선정되었어요. 이들은 각각 단백질 구조 설계와 예측에 혁신적인 기여를 했다는 점에서 인정받았죠. 특히, 베이커 교수는 단백질을 인공적으로 설계할 수 있는 모델을 개발했고, 허사비스와 점퍼는 AI를 활용해 기존에 수년이 걸리던 단백질 구조 예측을 단 몇 시간 만에 처리할 수 있는 알파폴드를 완성하며 과학계에 새로운 지평을 열었습니다.

 

노벨위원회는 “단백질이 어떻게 생겼는지를 알아야 그 기능을 제대로 이해할 수 있다”며 이들의 연구가 생화학의 기본 문제를 푸는 데 큰 기여를 했다고 평가했어요. 단백질은 모든 생명체의 기본 구성 요소로, 3차원 구조가 그 기능을 결정하는 중요한 역할을 하죠. 이번 연구는 신약 개발이나 질병 연구 같은 다양한 생명과학 분야에서 엄청난 파급 효과를 낼 수 있어요.

 

50년 묵은 단백질 구조 난제, AI로 해결하다

과학계에서는 단백질의 3차원 구조를 파악하는 것이 오랜 시간 난제로 남아 있었어요. 기존에는 결정(crystal)을 만들고 X선 회절을 분석하는 방식으로 구조를 분석해야 했는데, 이 과정이 수개월, 길게는 수년이 걸리기도 했습니다. 그런데 알파폴드는 AI를 이용해 단백질 아미노산 서열만으로 단백질의 3차원 구조를 예측할 수 있도록 했고, 이 획기적인 기술이 단백질 연구의 게임 체인저가 되었어요.

알파폴드 홈페이지

2020년, 알파폴드는 단백질 구조 예측 대회인 CASP14에서 엄청난 성과를 기록하며 전 세계 과학자들의 주목을 받았죠. 단백질 구조 예측 정확도는 물론이고, 예측 속도에서도 이전 연구와 비교할 수 없을 만큼 뛰어났어요. 단백질 구조를 통해 생명 현상의 비밀을 더 빠르고 정확하게 풀 수 있게 된 건 그야말로 혁신적인 사건이었죠.

 

AI, 기초과학의 주역으로 떠오르다

하루 전에는 AI 연구의 선구자 제프리 힌턴(Geoffrey Hinton) 교수가 머신러닝 연구로 노벨 물리학상을 수상했습니다. AI가 물리학, 화학 등 기초과학의 핵심 분야에서 잇달아 큰 성과를 내며 그 역할을 인정받고 있는 건데요. 노벨 물리학상과 화학상을 AI 연구자들이 연이어 수상했다는 건 단순한 기술적 혁신이 아닌, AI가 이제는 기초과학 연구의 주요 도구로 자리 잡고 있다는 것을 의미해요.

 

석차옥 서울대 화학과 교수는 “과거 양자역학이 물리학과 화학, 공학에서 많은 파급 효과를 가져왔듯, 이제 AI가 기초과학을 풀어내는 또 하나의 도구가 되었다”고 평가했어요. 앞으로 AI는 수학처럼 자연 현상을 해석하고 예측하는 새로운 언어가 될 수도 있다는 이야기죠.

 

단백질 구조 연구의 혁신, 신약 개발로 이어질까?

단백질은 우리 몸의 약 20,000개 이상의 분자 활동에 중요한 역할을 해요. 그만큼 단백질의 구조를 정확히 이해하는 것은 신약 개발과 질병 연구에서 핵심이죠. 예를 들어, 특정 단백질의 3차원 구조를 알면, 해당 단백질의 기능을 억제하거나 촉진하는 신약을 더 쉽게 설계할 수 있어요. 알파폴드가 제공하는 단백질 구조 예측 데이터는 새로운 약물 개발과 맞춤형 치료법을 설계하는 데 큰 기여를 할 것으로 기대됩니다.

 

베이커 교수는 “AI의 가능성은 무한하다”며, AI가 생명과학 연구의 한계를 뛰어넘는 데 중요한 역할을 할 것이라고 강조했어요. 알파폴드 이후에도 AI와 단백질 디자인의 결합은 계속해서 발전할 예정이며, 이는 앞으로 새로운 단백질 치료제나 효소 개발로 이어질 가능성이 크다고 해요.

 

AI와 과학의 융합, 앞으로의 전망은?

이번 수상은 AI가 단순히 산업적 용도에서 그치는 것이 아니라, 과학 연구와 인류의 난제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 수 있음을 보여줬어요. 이제 AI는 기초과학의 필수적인 도구로 자리 잡았고, 앞으로 물리학, 화학, 생물학 등 다양한 과학 분야에서 연구의 속도와 정확도를 높이는 혁신적인 도구로 활약할 것입니다.

 

앞으로 AI가 과학의 언어가 되어 더욱 다양한 분야에서 혁신을 일으킬 것으로 기대됩니다. AI 기술이 발전하면서, 과연 다음 노벨상 수상자 명단에도 또 다른 AI 연구자들이 포함될지 벌써부터 관심이 집중되고 있어요.

이처럼 2024년 노벨 화학상과 물리학상에서 AI가 중요한 역할을 했다는 점은 그 자체로 큰 의미를 가집니다. 앞으로도 AI가 과학 연구의 혁신을 이끌며 기초과학의 미래를 어떻게 바꿔 나갈지 기대가 되네요! 😊

 

노벨 화학상보다 앞서 발표한 노벨 생리의학상에 대한 내용이 궁금하신 분들은 아래 글을 읽어보시길 추천드려요!

2024 노벨 생리의학상의 주인공! <마이크로RNA>가 대체 뭐길래?

2024 노벨 생리의학상의 주인공! <마이크로RNA>가 대체 뭐길래?