미국 IT 전문매체 <더 버지(The Verge)>에 따르면 알파벳은 자회사인 딥마인드(DeepMind)의 단백질 구조 예측 기술을 기반으로 아이소모픽 랩스가 신약을 개발하는데 도움을 줄 수 있는 도구를 만들 것이라고 4일(현지시간) 밝혔다.
데미스 하사비스 딥마인드 최고경영자(CEO)가 아이소모픽 랩스의 최고경영자를 겸임하나, 각 사는 분리돼 협력 관계를 맺는다.
앞서 딥마인드는 단백질 구조 예측 AI '알파폴드(Alphafold)'를 개발해 지난해 말 열렸던 단백질 구조 예측 능력 평가 대회(CASP)에서 92.4점으로 1위를 기록했다. 과학자들이 실험으로 사전에 밝힌 단백질 구조와 90% 이상 일치했다. 이는 인간의 실험과 대등한 결과로 간주된다.
단백질은 조절, 면역 등 생명체의 모든 특성을 결정하는 물질이다. 이 구조를 예측할 수 있으면 단백질 설계 역시 쉬워져 제약, 바이오산업에 결정적 역할을 할 수 있게 된다. '단백질 접힘' 현상에 따라 20종의 아미노산이 긴 사슬로 얽히는 복잡한 3차원 구조를 해독하는 게 인류의 난제였는데, 딥마인드는 AI로 이를 해결하는데 가까이 다가선 것이다.
하사비스 CEO는 아이소모픽 랩스가 딥마인드의 이 같은 연구를 활용해 약물이 신체와 어떻게 상호작용할지를 예측할 수 있는 모델을 만들 것이라고 전했다. 자체 약품을 개발하지 않고 제약회사에 모델을 판매할 수도 있는 셈이다. 아이소모픽 랩스 대변인은 "제약회사와의 파트너십 개발에 초점을 맞출 것"이라고 했다.
다만 신약 개발은 단백질 구조를 이해하는 것보다 더 어려운 일일 수 있다고 <더 버지>는 전했다. 예컨대 두 개의 단백질이 물리적으로 서로 잘 맞는 구조를 가지고 있다고 해도 실제로 얼마나 잘 결합할지는 장담하기 어렵다는 것이다. 화학적인 수준에서 유망해 보이는 약물 후보 또한 사람이나 동물에게 투여됐을 때 항상 효과가 있지는 않을 수 있다.
<더 버지>는 헬렌 월든 글래스고 대학교 구조생물학 교수의 발언을 인용해 "약물 기능 등에 대한 생화학 및 생물학적 평가에 힘들고 자원을 낭비하는 작업은 계속될 것"이라고 전했다.