AI가 단백질을 설계한다? 신약 개발의 판이 바뀐다

2024년, 한 바이오 스타트업이 AI를 활용해 기존 방식보다 100배 빠르게 항암 단백질 후보물질을 도출했다는 소식이 업계를 떠들썩하게 만들었다. 이제 단백질 공학은 실험실 연구자의 손끝이 아닌, AI 알고리즘의 연산 위에서 새롭게 태어나고 있다.

전통적으로 단백질을 개량하려면 수천 번의 무작위 돌연변이 실험을 반복해야 했다. '방향성 진화'라는 기법이 그 핵심이었는데, 자연 진화를 실험실에서 가속화하는 방식이다.

문제는 시간과 비용이 어마어마하다는 것. 그런데 AI가 이 과정에 끼어들면서 판이 완전히 달라졌다.

AI는 수백만 개의 단백질 구조 데이터를 학습해, 어떤 아미노산 서열이 원하는 기능을 낼지 미리 예측한다. 실험 전에 '가능성 낮은 후보'를 걸러내는 것만으로도 연구 속도가 수십 배 빨라진다. • AI 단백질 설계는 자연에 없는 1000만 개 이상의 신규 단백질 후보를 생성한 바 있음 • 방향성 진화와 AI의 결합으로 신약 후보물질 탐색 기간이 수년에서 수개월로 단축 • ...