단백질 구조 예측 AI 개발…구글 딥마인드 CEO 등 노벨화학상
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알파고의 아버지 허사비스
딥마인드 연구원 존 점퍼
美 생화학자 베이커 공동수상
단백질 설계 기여 등 공로
올해 노벨 화학상은 인공지능AI으로 생명의 독창적 화학 도구인 단백질의 비밀을 밝히는 데 기여한 3명의 과학자에게 돌아갔다. 이들의 업적으로 인류가 바이오 연구나 신약, 환경친화적 재료를 개발할 수 있게 됐다. 노벨위원회는 9일현지시간 스웨덴 스톡홀름 왕립과학원에서 2024년 노벨 화학상 수상자로 AI로 새로운 단백질을 설계한 데이비드 베이커 교수, AI를 활용해 거의 모든 단백질의 구조를 예측해 낸 구글 딥마인드의 데미스 허사비스 최고경영자CEO, 존 점퍼 연구원 등 3명을 선정했다고 발표했다. 노벨위원회에 따르면 베이커 교수는 AI로 완전히 새로운 종류의 단백질을 만드는 불가능에 가까운 업적을 달성했다. 또 허사비스 CEO와 점퍼 연구원은 단백질의 복잡한 구조를 예측하는 문제를 단시일에 해결할 수 있는 AI 모델을 개발했다.
■"완전히 새로운 종류의 단백질 설계"
베이커 교수가 만든 AI 로제타폴드는 새로운 단백질을 설계하는 업적을 달성했다. 단백질 없이는 생명이 존재할 수 없다. 생명의 다양성은 화학 도구로서 단백질의 놀라운 능력을 증명한다. 다양한 단백질은 생명의 기초가 되는 모든 화학반응을 제어하고 주도한다. 또한 호르몬과 신호물질, 항체 및 다양한 조직의 구성요소로 기능한다.
노벨 화학위원회 하이너 링케 의장은 "올해 인정받는 발견 중 하나는 놀라운 단백질의 구성과 관련이 있다"고 말했다. 이어서 "다른 하나는 50년 된 꿈을 이룬 것으로 아미노산 서열에서 단백질 구조를 예측하는 것"이라고 덧붙였다. 그러면서 "이 두 가지 발견은 모두 엄청난 가능성을 열어줬다"고 강조했다.
고려대 화학과 김학중 교수는 이번 노벨 화학상 수상자 선정 의미에 대해 "물리, 화학, 생명공학 등 기초과학이지만 AI로 인해 기존에 우리가 생각했던 기본 틀을 깨는 시대가 왔다"고 설명했다.
■"AI 모델로 단백질 구조 예측"
허사비스와 점퍼는 단백질 구조를 예측하는 AI 모델을 개발한 공로를 인정받았다.
단백질에서 아미노산은 긴 끈으로 연결돼 접혀서 3차원 구조를 형성하는데, 이는 단백질의 기능에 결정적이다. 1970년대부터 연구진은 아미노산 서열에서 단백질 구조를 예측하려고 시도했지만, 매우 어려웠다.
허사비스와 점퍼는 지난 2020년 AI 모델 알파폴드2AlphaFold2를 발표했다. 이 AI모델을 통해 다른 연구자들이 발견한 거의 모든 2억개 이상의 단백질 구조를 예측할 수 있었다. 이후 알파폴드2는 190개국에서 200만명 이상의 사람들이 사용하고 있다. 수많은 과학적 응용프로그램 중에서 연구자들은 이제 항생제 내성을 더 잘 이해하고 플라스틱을 분해할 수 있는 효소의 이미지를 만들 수 있다. 이들의 업적이 나오기 이전까지 50년간 풀지 못했던 미지의 단백질 분야를 개척해 낼 수 있게 된 것이다.
monarch@fnnews.com 김만기 기자
Copyrightⓒ 파이낸셜뉴스. 무단전재 및 재배포 금지.
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딥마인드 연구원 존 점퍼
美 생화학자 베이커 공동수상
단백질 설계 기여 등 공로
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올해 노벨 화학상 수상자로 선정된 데미스 허사비스 구글 딥마인드 최고경영자 AP연합뉴스 |
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데이비드 베이커 |
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존 점퍼 |
■"완전히 새로운 종류의 단백질 설계"
베이커 교수가 만든 AI 로제타폴드는 새로운 단백질을 설계하는 업적을 달성했다. 단백질 없이는 생명이 존재할 수 없다. 생명의 다양성은 화학 도구로서 단백질의 놀라운 능력을 증명한다. 다양한 단백질은 생명의 기초가 되는 모든 화학반응을 제어하고 주도한다. 또한 호르몬과 신호물질, 항체 및 다양한 조직의 구성요소로 기능한다.
노벨 화학위원회 하이너 링케 의장은 "올해 인정받는 발견 중 하나는 놀라운 단백질의 구성과 관련이 있다"고 말했다. 이어서 "다른 하나는 50년 된 꿈을 이룬 것으로 아미노산 서열에서 단백질 구조를 예측하는 것"이라고 덧붙였다. 그러면서 "이 두 가지 발견은 모두 엄청난 가능성을 열어줬다"고 강조했다.
고려대 화학과 김학중 교수는 이번 노벨 화학상 수상자 선정 의미에 대해 "물리, 화학, 생명공학 등 기초과학이지만 AI로 인해 기존에 우리가 생각했던 기본 틀을 깨는 시대가 왔다"고 설명했다.
■"AI 모델로 단백질 구조 예측"
허사비스와 점퍼는 단백질 구조를 예측하는 AI 모델을 개발한 공로를 인정받았다.
단백질에서 아미노산은 긴 끈으로 연결돼 접혀서 3차원 구조를 형성하는데, 이는 단백질의 기능에 결정적이다. 1970년대부터 연구진은 아미노산 서열에서 단백질 구조를 예측하려고 시도했지만, 매우 어려웠다.
허사비스와 점퍼는 지난 2020년 AI 모델 알파폴드2AlphaFold2를 발표했다. 이 AI모델을 통해 다른 연구자들이 발견한 거의 모든 2억개 이상의 단백질 구조를 예측할 수 있었다. 이후 알파폴드2는 190개국에서 200만명 이상의 사람들이 사용하고 있다. 수많은 과학적 응용프로그램 중에서 연구자들은 이제 항생제 내성을 더 잘 이해하고 플라스틱을 분해할 수 있는 효소의 이미지를 만들 수 있다. 이들의 업적이 나오기 이전까지 50년간 풀지 못했던 미지의 단백질 분야를 개척해 낼 수 있게 된 것이다.
monarch@fnnews.com 김만기 기자
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