워싱턴 대학의 데이비드 베이커 교수는 2024년 노벨 화학상을 수상한 과학자입니다. 베이커는 단백질 설계와 구조 예측을 모두 연구한 선구자입니다. 인간의 단백질은 20개의 아미노산으로 구성되어 있으며, 이것이 서로 연결되어 인체를 형성합니다. 우리 인간을 포함한 생명체는 진화 과정에서 다양한 단백질을 만들어 사용해 왔습니다. 그러나 진화 과정에 속하지 않는 단백질도 인공적으로 만들어지기 시작했습니다. 베이커는 2003년에 93개의 아미노산으로 구성된 “Top7″이라는 인공 단백질을 합성하는 데 성공했습니다. 그는 자연에 존재하지 않는 단백질을 만들었습니다. 이러한 성공 이후 그는 인공지능(AI)을 사용하여 의학 및 기타 분야에서 유용한 단백질을 만들기 시작했습니다. 물론 연구가 어떻게 진행되느냐에 따라 독이든 약이든 새로운 물질을 만드는 토대가 마련되었습니다.
2024년 노벨 화학상은 베이커와 함께 데미스 하사비스와 존 점퍼에게 수여되었습니다. 그들은 미국의 구글 연구원이었습니다. 하사비스와 점퍼는 의학과 생물학에 혁신을 가져온 공헌으로 인정받았습니다. 하사비스는 고급 AI 기술을 적용하여 단백질 구조를 예측하고 예측의 정확도를 획기적으로 개선했습니다. AI가 치료 후보를 효율적으로 찾을 수 있다면 연구를 더 빨리 진행할 수 있습니다. 이 설계를 통해 아미노산 서열의 단백질 구조를 빠르게 예측할 수 있습니다. AI는 기능을 조사하고 개선하기 위한 실험을 훨씬 더 빠르게 수행할 수 있게 했습니다. 이론적으로는 자연에 존재하지 않는 아미노산 서열을 제조하는 것이 가능할 것입니다. 이제 그러한 알려지지 않은 단백질을 단시간 내에 예측하고 단시간 내에 실용적인 사용을 실현할 수 있습니다.
AI가 단백질 연구를 가속화하는 반면, 오용에 대한 우려도 커지고 있습니다. 현실은 알려지지 않은 단백질을 투여했을 때 인체가 어떻게 반응하는지에 대한 지식이 거의 없다는 것입니다. 자연에 존재하지 않는 알려지지 않은 단백질을 투여했을 때 “인체가 어떻게 반응하는지”에 대한 이해가 부족합니다. 하지만 AI 기술은 아직 목표 구조와 기능을 가진 단백질을 자유롭게 설계할 수 있는 단계에 이르지 못한 것으로 보입니다. 다양한 인공 단백질의 등장은 인간에게 행복을 가져다주지만, 큰 피해를 가져오는 판도라의 상자가 되지 않도록 주의해야 합니다.
