AI 신약 설계로 뱀독 치료 무력화 성공, 이제는 신약도 AI가

인공지능이 노벨 화학상을 휩쓴 비결, 뱀독을 무력화한 혁신적인 단백질 설계

 

2024년 노벨 화학상이 인공지능(AI)을 활용해 단백질을 예측하고 설계함으로써 신약 개발의 새로운 시대를 연 연구자들에게 돌아갔습니다. 이 영예로운 상은 미국 워싱턴대학교의 데이비드 베이커 교수에게 수여되었는데, 그는 AI로 설계한 단백질을 통해 '뱀독'을 효과적으로 무력화하는 데 성공했습니다.

AI와 단백질 설계의 만남

지난 16일, 국제학술지 네이처(Nature)에는 "설계 단백질로 치명적 뱀 독소 중화"라는 제목의 연구 성과가 게재되었습니다. 이 연구는 AI 기반 생성 모델인 RFdiffusion을 활용하여 단백질 구조를 설계하는 혁신적인 접근법을 선보였습니다. RFdiffusion은 이미지 생성 AI에 사용되는 '확산 모델'의 원리를 응용해, 무작위 노이즈에서 시작해 정교한 단백질 구조를 만들어냅니다.

이 과정에서 생성된 단백질 구조는 ProteinMPNN이라는 아미노산 서열 설계 AI 모델과 AlphaFold2라는 구조 예측·검증 AI 모델을 통해 더욱 정밀하게 다듬어졌습니다. 또한, AI 기반 단백질 설계 스크리닝 기술을 통해 최적의 단백질이 선별되었습니다.

 

3FTx 독소, AI로 정면 돌파

연구팀은 뱀독소 중 3FTx 그룹의 독소를 무력화하는 것을 목표로 삼았습니다. 3FTx 독소는 여러 종류의 뱀독에서 공통적으로 발견되는 독소로, 손가락처럼 뻗어 나오는 아미노산 사슬 구조를 가지고 있어 인체에 들어오면 신경, 심장, 근육 등 다양한 영역에서 치명적인 독성을 나타냅니다.

 

기존의 뱀독 치료법은 동물에 소량의 뱀독을 주입하여 항체를 생성하는 방식이었으나, 이는 대량 생산이 어렵고 일부 독소는 면역 반응이 낮아 항체 생성이 어려운 한계가 있었습니다. 이에 연구팀은 AI로 설계된 독소 중화 단백질을 개발하여 이러한 문제를 해결하고자 했습니다.

놀라운 실험 결과와 미래 전망

AI로 설계된 단백질을 쥐를 대상으로 한 독성 중화 실험에 적용한 결과, 생존율이 무려 80~100%에 달했습니다. 연구진은 생성된 단백질의 크기가 작아 조직에 잘 침투하고, 빠른 중화 효과를 기대할 수 있다고 밝혔습니다. 더욱이, 중화 단백질 설계도만 확보되면 유전자 조작된 미생물을 활용해 대량 생산이 가능해질 전망입니다.

 

데이비드 베이커 교수는 "항독소를 찾기 위해 실험실에서 여러 차례 실험할 필요가 없었다"며, "이러한 방법은 뱀물림을 치료하는 것 외에도 자원이 제한된 환경에서 약물 발견을 간소화하는 데 큰 도움이 될 것이다. 신약 개발 비용을 낮춰 더 많은 사람들이 치료를 받을 수 있는 미래를 만들어갈 수 있다"고 강조했습니다.

 

AI 신약 개발의 새로운 지평

이번 연구는 AI를 통한 단백질 설계가 신약 개발에 미치는 긍정적인 영향을 여실히 보여줍니다. AI의 힘을 빌려 복잡한 단백질 구조를 예측하고 설계함으로써, 기존의 한계를 넘어서는 혁신적인 치료법을 개발할 수 있게 되었습니다. 이는 앞으로 다양한 질병과 독소에 대한 신속하고 효율적인 치료법 개발에 큰 전환점을 제공할 것입니다.

 

AI 기술의 발전과 함께, 우리는 더욱 정밀하고 효과적인 의료 솔루션을 기대할 수 있습니다. 데이비드 베이커 교수의 연구는 그 시작에 불과하며, 앞으로 AI가 의료 분야에 가져올 변화는 상상을 초월할 것입니다.