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딥마인드, AI로 방치된 질병 치유 나서고자 한다
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딥마인드, AI로 방치된 질병 치유 나서고자 한다
2020년, 딥마인드가 생물학계의 난제를 풀었다. 이제는 AI를 사용해 방치된 질병 치유를 위한 약물을 찾기 위한 연구를 한다.
By DAVID COX, WIRED UK

2020년 11월, 알파벳이 소유한 인공지능(AI) 연구소 딥마인드(DeepMind)가 생물학계의 최대 난제 중 하나를 해결한 사실을 공식 발표했다. 딥마인드는 수년간 약과 백신 개발은 물론이고 질병 이해에 매우 중요한 것으로 확인된 증명사항인 단백질 구조를 예측할 수 있는 알파폴드(AlphaFold)라는 AI를 연구해왔다. 2020년 말에 열린 2년 주기 단백질 예측 대회인 CASP에서 알파폴드가 우승을 휩쓸었다는 사실이 바로 분명하게 드러났다.

메릴랜드대학교 생물 정보학자이자 CASP를 공동 개발한 존 몰트(John Moult) 박사는 알파폴드의 가능성에 크게 놀라면서도 흥분을 감추지 못했다. 몰트 박사는 “AI로 중대한 과학적 문제를 해결한 최초의 사례이다. 대다수 단백질에 고성능 계산 구조를 둔다면, 생물학계에서 여러 측면을 이해하는 데 큰 도움이 될 것이다. 예를 들어, 코로나19와 같이 전 세계에 걸쳐 유행하는 전염병이 발병한다면, 활용할 수 있는 치료 약물 전략을 훨씬 더 빨리 확인할 수 있을 것이다”라고 설명했다.

2020년 초, 코로나19 확산 초기에 공개된 알파폴드의 예측 사항은 향후 닥칠 일을 약간 암시했다. 2020년 1월 말, 딥마인드 소속 과학자는 프로그램을 이용해 여러 가지 Sars-CoV-2 바이러스의 단백질을 계산했다. 알파폴드의 예측 내용은 이후 실험을 통해 정확한 것으로 확인됐다. 이후 전 세계 바이러스학자가 재빨리 바이러스의 행동을 이해하고자 서두르면서 알파폴드의 예측 내용을 활용했다.

18개월이 지난 현재, 딥마인드는 알파폴드를 실생활에 적용하고자 한다. 딥마인드는 제네바 비영리 의약품 연구·개발 단체인 DNDi와 협력 관계 체결 소식을 발표했다. DNDi는 18년간 개발도상국의 가장 치명적인 질병인 수면병과 샤가스병, 리슈만편모충증 등을 퇴치하려는 노력을 펼쳐왔다.

DNDi는 알파폴드가 각종 치명적인 질병 퇴치에 큰 차이를 줄 수 있다고 생각한다. 이미 알파폴드를 이용한 수면병 치료가 크게 성공했다. 가장 눈에 띄는 점은 환자 20명당 1명을 사망에 이르게 할 수 있는 유해한 화합물인 멜라르소프롤을 안전한 펙시니다졸로 대체해, 질병 치료의 새로운 기준을 제시한 것이다.
 
[사진=DeepMind 블로그]
[사진=DeepMind 블로그]

DNDi의 의약 화학자 겸 프로젝트 총괄인 벤 페리(Ben Perry)는 “매우 위험한 약물 성분을 완전히 안전하면서 모든 질병에 효과가 있는 성분으로 변경했다. 그리고, 2년간 한 가지 치유 약을 개발하기를 바란다. 샤가스병과 리슈만편모충증에는 알파폴드를 이용한 전략이 효과가 없었던 사실이 안타까울 따름이다”라고 말했다.

그 이유는 일부 기생충종이 유독 회복력이 뛰어난 탓이다. 특히, 심장 이상을 일으킬 수 있는 위협적인 질병이자 남미에서 600~700만 명을 감염시킬 수 있는 등 압도적으로 높은 발병률을 기록한 샤가스병은 환자 치유 과정에서 세포에서 모든 미생물을 세포에서 제거해야 한다.

지난 18개월에 걸쳐 DNDi와 워싱턴대학교, 던디대학교, GSK 소속 전염병 연구원으로 구성된 합동 연구팀은 샤가스병을 유발하는 기생충인 크루즈트리파노소마(Trypanosoma cruzi)에 단백질을 묶을 수 있는 것으로 드러난 분자를 확인했다. 단백질을 묶는 분자는 크루즈트리파노소마를 막고 죽일 수 있다.

과학자는 단백질 구조를 연구해 약물이 기생충 활동을 완전히 막는 방법을 정확히 이해하고자 한다. 과거에는 매우 복잡한 실험실 연구를 몇 년간 진행해야 하는 과정이었으나 DNDi와 합동 연구팀은 알파폴드 덕분에 이미 컴퓨터로 생성한 예측 모형을 받아보았다. 페리 총괄은 단백질 구조 정보가 여러 가지 방식으로 단백질을 묶고, 크루즈트리파노소마를 죽인다.

페리 총괄은 “단백질 구조를 확인할 수 있다는 점 덕분에 샤가스병과 리슈만편모충증을 2년 전 확인할 수 있었던 것보다 훨씬 더 빨리 막을 수 있다. 단백질 구조를 빠르게 적용한다면, 여러 가지 약물 후보를 설계하고 임상시험에서 많은 목표를 이룰 수 있다”라고 말했다.

그러나 일부 과학자는 여전히 알파폴드가 실제 세계의 약물 복용량 변경에 필요하다는 사실을 꽤 과장된 주장이라고 생각한다. 신경변성 질환에서 단백질 구조의 역할을 연구한 캘리포니아대학교 샌프란시스코 캠퍼스의 신경과학 교수인 스티븐 핑크바이너(Steven Finkbeiner)는 “딥마인드의 단백질 접힘 관련 연구가 획기적인 변화를 일으킬 수 있다는 점은 분명하나 질병 치유 약물 변경에 영향을 미친다고 말하기에는 지나치게 이르다. 전반적으로 발판을 제공할 수 있는 비용 측면에서 효과적인 접근방식이지만, 알고리즘이 완벽하지 않다. 또, 효과가 없는 때도 많다”라고 설명했다.

딥마인드의 과학 AI 총괄인 푸시미트 코리(Pushmeet Kohli)는 딥마인드가 암과 다른 여러 만성 질환 분야에서 추가 협력 관계를 체결하기를 원한다고 말한다. 그러나 핑크바이너 교수는 단백질 세계가 지나치게 복잡하다는 점에 신중한 태도를 보인다. 핑크바이너 교수는 바이러스나 기생충의 단백질 구조는 더 쉽게 예측할 수 있지만, 인체의 단백질 구조에는 변수가 매우 많다는 사실을 지적한다.

그러나 알파폴드가 적어도 일부 의학 영역에서 치료 약물 발견 속도를 높일 수 있다는 가능성은 이미 상당한 흥미를 유발한다. 전 세계적 협력으로 이루어지는 코로나 문샷(COVID Moonshot) 프로젝트는 최근, 단백질 구조 정보를 사용해 완전히 새로운 바이러스 방어 약물 개발 속도를 높였다. 2021년 5월, 문샷 컨소시엄은 언론 보도를 통해 몇 가지 후보 약물을 두고 있으며, 향후 몇 개월간 임상시험을 진행할 약물 후보 목록을 서서히 줄일 것이라고 발표했다. 코로나 문샷 프로젝트가 기존의 접근방식을 이용해 단백질 구조를 결정했지만, 중대한 의학적 문제에 있어 단백질 구조를 이해하는 것이 얼마나 중요한지 강조한다.

페리 총괄은 “코로나 문샷 프로젝트는 단백질 구조를 확인했다면, 연구 과정을 얼마나 빠르게 높일 수 있는지 설명한다. 알파폴드를 이용한 덕분에 연구 시작 단계부터 후보 약물을 정하는 데 불과 14개월이 소요됐다. 일반적으로 제약 회사에서는 같은 연구를 진행하는데 5~6년이 걸린다. 알파폴드와 함께 연구 과정이 크게 단축됐다”라고 설명했다.

딥마인드와 DNDi의 협력은 현재 이어지는 문제가 될 확률이 높으며, DNDi나 협력사가 새로운 관심 목표를 찾을 때 연구팀은 알파폴드를 이용해 향후 몇 년간 단백질 구조 예측 모형을 생성할 것이다. 페리 총괄은 알파폴드처럼 단백질 구조 예측 모형 생성 기술을 지닌 것을 알고 있다는 사실만으로 제약 업계의 여러 협력사의 열대병 신약 개발 도움에 대한 관심 증가라는 결과가 이어지고 있다고 말한다.

DNDi와 딥마인드 모두 알파폴드가 약물 발견 과정을 누구나 활용하는 데 도움이 돼, 그동안 현지에서 발생하는 바이러스나 기생충 감염 관련 자원이 부족했던 저소득 국가의 과학자가 신규 치료법을 찾기 위한 연구를 이어가기를 바란다. 

코리 총괄은 “전반적으로 알파폴드와 함께 하고자 하는 일은 3가지이다. 한 가지는 구조 예측 측면에서 할 수 있는 활동을 확대하는 것이고, 두 번째는 구조 예측 활동 과정의 속도를 높이는 것이다. 마지막으로 복잡하면서 값비싼 장비에 접근하지 못한 이들의 기술 접근성을 제공하는 것이다”라고 밝혔다.

알파폴드가 샤가스병과 리슈만편모충증의 새로운 치료법 개발 속도를 높인다면, 의약계의 여러 영역에서 활용할 수 있을 것이다. 몰트 박사는 “앞으로 어떤 일이 가능해질지 모른다. 희소병을 치료할 잠재적인 목표 의약품의 단백질 구조를 갖기만 하더라도 가장 적합한 약을 고르는 데 큰 도움이 될 것이다. 분자가 단백질을 묶는 법을 보기 위한 컴퓨터 모형 생성 방식을 개선해야 할 필요가 있다. 다만, 이 문제에 딥러닝을 적용할 수 있다는 낙관적인 전망도 있다. 매우 흥미로운 시점이다”라고 말했다.

** 위 기사는 와이어드UK(WIRED.co.uk)에 게재된 것을 와이어드코리아(WIRED.kr)가 번역한 것입니다. (번역 : 고다솔 에디터)

<기사원문>
DeepMind wants to use its AI to cure neglected diseases
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