[표지로 읽는 과학] 수천 시간→몇 분… AI로 단백질 생성 정확히 재현

작성일 08-17

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="090b2ed687fae115525896cc5b0fb3bc8b5790b699fc6bb5ce197a274c661b6c" dmcf-pid="zNMvnploLw" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="사이언스 제공." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/17/dongascience/20250817084942849rsmo.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="ush2WnKGLm" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/17/dongascience/20250817084942849rsmo.jpg" width="658"></p>
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            사이언스 제공.
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="074ac7b1c80c7eb6425590e9ad264daa416623de789f9ea0b3f4772f21eca1d2" dmcf-pid="qjRTLUSgdD" dmcf-ptype="general">이번 주 국제학술지 '사이언스(Science)' 표지에는 딥러닝 기반 인공지능(AI) 시스템 '바이오이뮤(BioEmu)'가 생성한 단백질 구조가 실렸다. 전화선처럼 구불구불하게 꼬인 붉은색과 흰색 이미지는 단백질의 뼈대를 단순화해 표현한 것이다.</p>
          <p contents-hash="9b7d7ad8b206844bca695fdfd049bc83244dcefa18610babb620edb9c4d9581a" dmcf-pid="BAeyouvanE" dmcf-ptype="general">색이 선명하지 않고 흐릿해 보이는 부분은 단백질이 취할 수 있는 다양한 3차원 형태를 겹쳐 놓은 것으로, 끊임없이 움직이며 모양을 바꾸는 '단백질의 흔들림(PROTEIN SHAKE)'을 나타낸다. 이미지는 BioEmu가 생성한 데이터를 바탕으로 제작됐다. </p>
          <p contents-hash="b27489c342c630a61cb8c3dbf7e676c090d4e48a0b009ba87b82fd7e612e2b34" dmcf-pid="bcdWg7TNRk" dmcf-ptype="general">미국 마이크로소프트 리서치의 '과학을 위한 AI(AI for Science)'팀, 독일 베를린자유대, 미국 라이스대 등 공동연구팀은 단백질이 만들 수 있는 모든 단백질 구조를 빠르고 정확하게 예측하는 새로운 AI 모델 BioEmu에 대한 연구 결과를 10일(현지시간) 사이언스에 발표했다.</p>
          <p contents-hash="4790ea018021d22c936d9220d0cb04edae9770738470ae54f77ae6950881acc2" dmcf-pid="KkJYazyjnc" dmcf-ptype="general">단백질의 기능을 이해하기 위해서는 다양한 환경에서의 구조 변화를 파악하는 것이 필수적이다. 기존의 분자 역학(MD) 시뮬레이션에서 단백질이 어떻게 움직이는지 정확하게 알아내려면 중앙처리장치(GPU)를 통한 수만 시간 이상의 연산이 필요했다. </p>
          <p contents-hash="415c9725ff66d9f22add99a10682d2338da47938b99a20007abdc7b3486dfd72" dmcf-pid="9EiGNqWALA" dmcf-ptype="general">BioEmu는 전통적인 분자 시뮬레이션보다 더 빠르고 효과적인 대안을 제시한다. BioEmu는 MD보다 1만 배 이상 빠른 속도로 단백질의 평형 상태(equilibrium ensemble)를 모방했다. 단백질이 실제로 어떤 비율로 어떤 구조를 취하는지 컴퓨터로 정확하게 구현했다는 의미다. MD로는 수천 시간이 걸리는 계산을 BioEmu는 최단 몇 분 만에 끝냈다. </p>
          <p contents-hash="3c31e8c32d58969725ce6556fd25f19e1b547d0fad801b5fd4947c24530376ef" dmcf-pid="2DnHjBYcnj" dmcf-ptype="general">연구팀은 딥마인드에서 만든 알파폴드(AlphaFold)에서 사용된 '진화 기반 변환기(Evoformer)' 기술을 활용해 단백질 서열을 데이터로 변환했다. 이렇게 얻은 정보를 AI 확산 모델에 입력했다. 그러자 처음에는 아무 의미 없어 보이는 듯 하다가 점점 그림을 완성하듯 진짜 같은 3차원(3D) 단백질 구조를 만들어냈다.  </p>
          <p contents-hash="7dc1c353adf3dd575190a5f468123e79257eb473fe911c172914ac5a7ff7685a" dmcf-pid="VwLXAbGknN" dmcf-ptype="general">또 '속성-예측-미세-조정(Property-Prediction Fine-Tuning, PPFT)'이라는 새로운 학습 방법도 개발했다. 수많은 분자 역학 시뮬레이션 데이터와 50만 건이 넘는 실험 데이터를 함께 학습시켜 BioEmu가 더 정확하게 단백질 특성을 예측하게 만드는 기술이다.</p>
          <p contents-hash="73d361b3a0edf0a11136a45a250ee1264db002eb8b69146606b4231a2701c438" dmcf-pid="froZcKHERa" dmcf-ptype="general">연구 결과 BioEmu는 단백질이 얼마나 안정적으로 접히는지를 실제 값과 거의 똑같이, 오차 1kcal/mol 미만으로 예측했다. mol은 분자의 개수를 세는 단위로, 1몰은 대략 6.02×10²³개 분자를 말한다. kcal/mol은 에너지 단위를 나타내는 말로, 단백질이 접히는 데 필요한 에너지를 설명할 때 쓰인다. BioEmu를 이용해 나온 폴딩 안정성이 실제 실험값과 거의 차이가 없다는 의미다. </p>
          <p contents-hash="31a65cc57399e44a7717518a9469e2f8323e83f8be80dd92326fcc0b85508f3a" dmcf-pid="4mg5k9XDLg" dmcf-ptype="general">BioEmu의 가장 큰 강점은 단순히 단백질 구조를 예측하는 것을 넘어 기능적 변화를 정확하게 포착한다는 점이다. 약물이 결합하는 '결합 포켓(binding pocket)'의 형성이나 단백질의 기능적 스위치 역할을 하는 '도메인 움직임' 등 복잡한 생체 현상을 성공적으로 재현했다.</p>
          <p contents-hash="8fd73c3f27e34b6c3154ad81a73277c65176e370949001e0308cd7f40c9f7655" dmcf-pid="8sa1E2ZwLo" dmcf-ptype="general">연구팀은 BioEmu가 MD 시뮬레이션과 상호보완적으로 사용될 것으로 예상했다. 연구팀은 "이 기술은 신약 개발의 병목 현상을 해결하고, 단백질 설계와 같은 다양한 생명공학 분야를 혁신할 잠재력을 가지고 있다"고 강조했다. </p>
          <p contents-hash="8d9cc8a060624bc23f65f57a5a71276dee1b5bac779a9252c729964375c609dd" dmcf-pid="6EiGNqWAiL" dmcf-ptype="general"> &lt;참고 자료&gt;<br> - doi.org/10.1126/science.adv9817</p>
          <p contents-hash="dfc7bbffe170763d21aa11b8e8160a7553277fa4e90e18207644ff019a74821f" dmcf-pid="PDnHjBYcRn" dmcf-ptype="general">[정지영 기자 jjy2011@donga.com]</p>
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        <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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