신약도 이제 AI가 만든다…구글 딥마인드 CEO "수년 내 투여"

[이데일리 이소현 기자] ‘알파고’ 개발사로 유명한 구글의 인공지능(AI) 기업인 딥마인드가 신약 개발용 AI 모델을 새롭게 공개하면서 ‘바이오 AI 시장’ 선점에 속도를 내고 있다. AI가 약을 개발하는 데 필요한 대표적인 ‘신(新)무기’가 되면서 구글을 비롯한 빅테크(거대 기술기업)들은 앞다퉈 AI 신약 개발 플랫폼을 강화하고 나섰다. 통상 10년 넘게 걸리던 신약 개발 시기가 ‘AI 시대’에선 비약적으로 앞당겨질 전망이다.

데미스 하사비스 구글 딥마인드 공동창업자 겸 CEO가 지난 2월 26일 스페인 바르셀로나에서 열린 2024 모바일 월드 콩그레스(MWC)에서 연설하며 제스처를 취하고 있다.(사진=로이터)

◇DNA·RNA 구조·상호작용 예측 ‘알파폴드3’ 공개

데미스 허사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)는 8일(현지시간) 블룸버그TV와 인터뷰에서 “향후 몇 년 안에 AI가 처음 설계한 약이 환자에게 투여될 수 있을 것”이라며 단백질 구조를 파악하는 AI 모델인 ‘알파폴드3’를 공개하고 이같이 밝혔다.

우리 몸을 구성하고 있는 세포는 단백질, 디옥시리보핵산(DNA), 리보핵산(RNA) 등 수십억개 분자가 복잡하게 상호작용한다. 질병의 예방과 치료를 위해선 수백만 개 유형의 생체물질의 구조를 예측해 이들이 어떻게 상호작용하는지 분석하는 게 핵심이다.

알파폴드는 이름처럼 단백질의 접힌 상태를 포함한 구조를 분석하는 AI 모델이다. 이전 모델인 알파폴드2는 기존 인체 내 단백질 구조만 예측했다. 신 모델인 알파폴드3는 인체 내 단백질 구조뿐 아니라 모든 생물학적 분자 형태와 상호작용까지도 예측할 수 있게 됐다. 이에 몸속 유전물질인 DNA, RNA 등 큰 생체 분자뿐만 아니라 리간드라고 하는 작은 분자도 구조를 분석하고 외부 물질과의 상호작용도 예측할 수 있게 됐다.

구글 딥마인드는 알파폴드3 개발에 최첨단 생성형 AI 기술을 접목했다. DNA를 포함한 분자가 복잡하게 얽혀 있는 3차원 구조를 예측하고, 질병의 메커니즘과 약물의 효과를 보다 자세히 조사할 수 있게 될 전망이다.

알파폴드3는 생물학 세계를 더욱 선명하게 조명했다고 평가했다. 허사비스 CEO는 “그동안 구글 딥마인드는 항상 AI를 활용해 생물학 연구의 지평을 넓혀왔으며, 알파폴드3는 이러한 노력의 가장 최신 단계”라고 강조했다.

이런 내용은 국제 학술지 ‘네이처’에 실렸다. 논문에 따르면 알파폴드3의 단백질과 다른 분자 간 상호작용에 관한 예측은 이전 모델보다 50% 이상 정확도가 향상됐다. 또 알파폴드와 같은 AI 기술은 질병과 관련된 분자를 파악하고 해당 분자에 작용하는 화합물을 찾는 과정을 획기적으로 단축했다.

과거엔 과학자들이 X선이나 현미경을 사용해 단백질 구조를 식별하는데 몇 달 또는 몇 년이 걸렸다. 그러다 2018년 나온 알파폴드1은 이를 3시간 이내에, 2021년 개발된 알파폴드2는 1시간 이내에 해냈다. 이에 최근 몇 년 새 연구 방식은 AI로 먼저 예측하고, 실험은 이를 확인하는 의미로 활용되고 있는 것으로 전해졌다. 허사비스 CEO는 “1000여 명의 연구자가 알파폴드2를 활용했으며, 누적 2만회 이상 인용됐다”고 설명했다.

구글 딥마인드 로고(사진=로이터)

◇신약개발·질병치료 연구 기여 기대

구글 딥마인드는 암과 같은 질병을 다루는 신약 개발에 이를 적용하는 게 목표다. 하사비스 CEO는 기자회견에서 “신약 개발 과정을 획기적으로 가속화할 수 있다”고 강조했다. 특히 알파폴드3는 DNA와 RNA 등 유전물질을 새로 분석할 수 있게 되면서 유전병 치료제 개발과 같은 더 근본적인 난치병 연구를 가능하게 할 것으로 관측된다. 실제 구글 모회사 알파벳의 신약 개발 자회사인 아이소모픽 랩스는 알파폴드3를 이용해 신약 개발을 진행 중이다. 앞서 지난 1월엔 미국의 일라이릴리와 스위스의 노바티스 등 다국적 제약사와 처음으로 상업적 파트너십을 체결했으며, 이들은 알파폴드3 사용에 협력할 예정이다.

또 구글 딥마인드는 AI 신약 개발 시장에서 주도권을 선점하겠다는 구상으로 점점 늘어나는 과학기술계의 수요를 겨냥해 이를 무료로 쓸 수 있는 플랫폼 ‘알파폴드 서버’까지 내놓았다. 이 서버는 단백질이 세포 전체에서 다른 분자와 상호 작용하는 방식을 예측하는 도구로, 전 세계 과학자들이 비상업적 연구를 위해 무료로 이용할 수 있다. 연구자들은 알파폴드3의 기능을 활용해 클릭 몇 번만으로 단백질, DNA, RNA 및 리간드, 이온 및 화학적 변형을 구성하는 구조를 분석할 수 있다.

AI로 질병을 진단하고, 신약 개발에 활용해 효율화를 극대화할 수 있을 것으로 기대를 모으면서 전 세계 바이오 AI 시장은 차세대 먹거리로 주목받고 있다. 블룸버그통신에 따르면 빅테크를 비롯해 제약회사, 벤처캐피털(VC)이 지난 10년간 바이오 AI 시장에 쏟은 돈만 80억달러 이상이다.

구글 외에 다른 빅테크도 의료 AI 모델 기술을 강화하고 있다. AI 칩 선두 주자 엔비디아는 지난 1월 단백질 구조 등을 예측하는 생성형 AI 기반 신약개발 플랫폼 ‘바이오니모’를 선보였다. 마이크로소프트(MS)는 지난해 새로운 단백질을 생성하는 AI 모델인 ‘에보디프’를 오픈소스로 공개했다.