화학 노벨상, AI로 단백질 설계한 3명의 과학자에게 수여

런던(AP) — 생명의 기본 구성 요소인 단백질을 예측하고 설계하는 강력한 기술을 발견한 세 명의 과학자가 수요일 화학 노벨상을 수상함. 이들의 연구는 인공지능을 포함한 첨단 기술을 사용했으며, 새로운 약물이 만들어지는 방식을 혁신할 잠재력을 지님.

수상자는 시애틀 워싱턴 대학교의 생화학자 데이비드 베이커와 런던에 본사를 둔 영국-미국 인공지능 연구소 구글 딥마인드의 컴퓨터 과학자 데미스 하사비스, 존 점퍼임.

화학 노벨 위원회 의장 하이너 링크는 이 상이 수십 년간 화학, 특히 생화학에서의 '위대한 도전'을 풀어낸 연구를 기리기 위해 수여되었다고 말함.

“오늘 수여되는 것은 그 돌파구임”이라고 그는 덧붙임.

단백질은 수천 개의 원자로 구성된 복잡한 분자로, 생물학적 기능을 결정하는 무수한 형태로 꼬이고, 돌고, 루프를 형성하고, 나선형으로 변함. 수십 년 동안 과학자들은 새로운 단백질을 효율적으로 설계하고 구축할 수 있기를 꿈꿔왔음.

62세의 베이커는 1990년대부터 미국 국립 보건원(NIH)의 지원을 받아온 연구자로, 자연계에 존재하지 않는 새로운 단백질을 구축하기 위해 기존 단백질에 대한 정보를 종합적으로 분석하는 컴퓨터 프로그램 로제타를 개발함.

“이 기술로 거의 모든 종류의 단백질을 구성할 수 있을 것 같다”고 노벨 위원회 요한 아크비스트가 말함.

하사비스(48세)와 점퍼(39세)는 연구자들이 확인한 2억 개의 단백질 구조를 거의 모두 예측할 수 있는 인공지능 모델을 개발함. 위원회는 이들이 “코드를 해독하는 데 성공했다”고 설명함. 인공지능을 능숙하게 활용하여 자연계의 본질적으로 모든 알려진 단백질의 복잡한 구조를 예측할 수 있게 되었음.

이 연구의 중요성은 무엇인가?

새로운 단백질을 맞춤 설계하고 기존 단백질을 더 잘 이해할 수 있는 능력은 연구자들이 새로운 종류의 의약품과 백신을 개발할 수 있게 할 수 있음. 또한 과학자들이 플라스틱이나 기타 폐기물을 분해할 새로운 효소를 설계하고, 위험 물질에 대한 정밀 센서를 설계할 수 있게 할 수 있음.

“더 나은 의약품을 만드는 환상적인 전망이 있다고 생각한다. 특정 시간과 장소에서만 작용하는 더 스마트한 의약품이 될 것”이라고 베이커가 AP와의 인터뷰에서 말함.

예를 들어, COVID-19와 같은 특정 바이러스의 급속한 확산을 늦추거나 멈출 수 있는 잠재적인 비강 스프레이가 있음. 또 다른 예는 사이토카인 폭풍으로 알려진 증상 연쇄를 방해하는 의약품임.

“단백질 서열이 어떻게 특정 구조로 접히는지를 알아낼 수 있다면, 이전에 본 적 없는 구조로 접히는 단백질 서열을 설계할 수 있을지도 모른다”라고 NIH의 존 로르쉬가 말함.

수상자들의 반응

베이커는 아침 일찍 아내와 함께 노벨상을 수상했다는 소식을 들었고, 아내는 즉시 소리를 질렀다고 함. “그래서 조금 시끄러웠음”이라고 그는 덧붙임.

하사비스는 온라인 뉴스 브리핑에서 노벨상이 “인생의 믿을 수 없는 영예”라고 말함. 그는 2010년에 AI 연구소 딥마인드를 공동 설립했으며, 2014년에 구글에 인수됨. 딥마인드의 과거 혁신에는 중국 바둑 게임을 마스터하고 인간 세계 챔피언을 이긴 AI 시스템 개발이 포함됨.

하사비스는 평범한 아침을 보내고 있을 때 전화를 받았고, 노벨 위원회는 처음에 그의 번호를 알지 못해 아내에게 연락했지만, 그녀는 몇 번이나 전화를 끊었다고 함. “정말 믿을 수 없고, 이 순간이 너무 비현실적이다”라고 점퍼가 말함. “정말 멋지다.”

AI의 역할은?

과거 연구자들은 단일 복잡한 단백질의 구조를 해독하는 데 몇 달 또는 몇 년이 걸렸음. 하지만 딥마인드 연구자들이 만든 AI 모델인 알파폴드는 “단백질의 구조를 몇 초 또는 몇 분 안에 꽤 정확하게 결정할 수 있다”고 하사비스가 AP와의 인터뷰에서 말함. 이는 연구자들이 “수년간의 고통스러운 실험 작업을 절약할 수 있게 해줌.”

두 연구 그룹은 서로의 작업에서 배움. 베이커는 하사비스와 점퍼의 인공지능 작업이 그의 팀에 큰 도움이 되었다고 말함. “단백질 구조 예측에서 데미스와 존이 이룬 돌파구는 AI가 가질 수 있는 힘을 우리에게 강조해주었다”고 베이커가 말함. “그리고 그것이 우리를 단백질 설계에 AI 방법을 적용하게 만들었다.”

과학이 빨라졌다고 점퍼가 말함. “AI가 과학을 더 빠르게 만들 것이라는 중요한 증거임.”

올해 구글의 인공지능 연구와 관련된 두 번째 노벨상이 수여됨. 어제의 노벨 물리학상 수상자인 제프리 힌튼은 종종 “AI의 신”이라고 불리며, 이전에 이 기술 회사에서 일했지만, AI의 잠재적인 단점에 대해 더 자유롭게 이야기하기 위해 퇴사함.

“AI가 엄청난 이익을 가져오기를 바란다”고 힌튼이 화요일 가상 기자 회견에서 말함. “나는 그것이 의료 분야에서 그렇게 될 것이라고 확신한다.”

“내 걱정은 AI가 나쁜 결과를 초래할 수 있다는 것. 특히 우리가 우리보다 더 지능적인 것을 얻었을 때, 우리가 그것들을 통제할 수 있을지 아무도 모른다.”

노벨상에 대한 더 많은 정보

베이커는 1100만 스웨덴 크로나(100만 달러)의 상금 중 절반을 받고, 하사비스와 점퍼는 나머지 절반을 나눠 가짐.

노벨 발표는 월요일에 시작되어 미국의 빅터 앰브로스와 게리 루브쿤이 의학상을 수상함. 기계 학습의 두 창시자인 힌튼과 존 홉필드가 물리학상을 수상함.

문학상은 목요일에 발표되며, 노벨 평화상은 금요일에 발표되고, 경제학상은 10월 14일에 발표됨.

상금은 수상자의 창시자인 스웨덴 발명가 알프레드 노벨이 남긴 유산에서 나옴. 수상자들은 노벨의 기일인 12월 10일에 시상식에 초대됨.