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기초·응용과학
김민재 리포터
2024-10-18

2024년 노벨 화학상은 단백질 연구와 구조분야 전문가들에게로 단백질 연구의 혁신을 이끈 주인공, 데이비드 베이커, 데미스 하사비스, 존 점퍼, 노벨 화학상 수상

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2024 노벨 화학상, 단백질 연구의 혁신 - 수상자들은 어떤 사람들일까?

2024년 노벨 화학상은 단백질 연구 분야에서 혁신적인 기여를 한 데이비드 베이커(David Baker), 데미스 하사비스(Demis Hassabis), 존 점퍼(John M. Jumper)에게 수여되었다. 이들의 연구는 단백질 구조 예측과 설계에 있어 획기적인 발전을 이루어냈는데, 이번 기사에서는 이들의 연구 배경과 성과를 중심으로 살펴보고자 한다.

데이비드 베이커는 워싱턴 대학교 교수이자 단백질 설계 연구소의 소장으로, 컴퓨터를 이용한 단백질 설계 분야에서 선구적인 연구를 수행 해오고있다. 그의 연구는 로제타(Rosetta) 소프트웨어 개발로 시작되었으며, 이는 자연계에 존재하지 않는 새로운 단백질 구조를 설계하는 데 사용된다. 베이커의 연구를 통해 탄생한 새로운 구조의 단백질은 의약품, 백신, 나노 물질, 센서 등 다양한 분야에서 활용된다.

베이커의 프로그램 로제타를 사용하여 개발한 단백질 © Terezia Kovalova /The Royal Swedish Academy of Sciences

데미스 하사비스는 딥마인드(DeepMind)의 공동 창립자이자 CEO로, ‘인공지능을 활용한 단백질 구조 예측 분야’에 혁신을 가져왔다고 평가받고 있다. 그는 인공지능과 신경과학의 융합을 통해 복잡한 문제를 해결하는 데 관심을 가졌다.

존 점퍼는 딥마인드의 연구 과학자로, AlphaFold 프로그램 개발에 핵심적인 역할을 했다. AlphaFold2는 단백질 구조 예측에서 전례 없는 정확성을 달성하며 실험적 방법과 비교할 만한 수준에 도달했고, 그의 이름을 세상에 널리 알리기 시작했다.

AlphaFold2를 사용하여 결정된 단백질 구조 © Terezia Kovalova / The Royal Swedish Academy of Sciences

 

이들의 성과는 다양한 연구 분야에서 새로운 가능성을 열어주었고 특히 생화학 및 생물학 분야에 큰 영향을 미쳤다. 단백질의 아미노산 서열로부터 구조를 정확하게 예측할 수 있는 능력은 단백질 기능과 생물학적 메커니즘을 이해하는 데 크게 기여했다. 또한 컴퓨터를 이용한 새로운 단백질의 설계는 백신, 단백질 기반 억제제 연구 등에 활용되며 생명공학 및 생의학 응용 부분에도 영향력을 끼치기 시작했다.

새로운 단백질 구조 설계와 기능 연구는 생물학적 시스템을 공학적으로 설계할 수 있다는 가능성을 보여주며 합성 생물학의 발전을 촉진하고 있다. 앞선 설명처럼 AlphaFold 팀은 예측된 단백질 구조의 대규모 데이터베이스를 구축하여 연구자들에게 인간 프로테옴을 포함한 방대한 수의 단백질 구조 정보를 제공하고 있다.

 

이들이 미치는 사회적 영향은 엄청나다

이들의 연구는 과학적 발전을 넘어 사회적, 경제적으로도 영향을 미치고 있다. 단백질 구조 예측과 설계 기술은 의약품 개발 비용을 절감하고 신약 개발 속도를 가속화할 수 있기 때문이다. 또한, 환경 문제 해결을 위한 효소 개발 등 지속 가능한 발전에도 기여할 수 있다.

정확한 단백질 구조 예측은 소분자 억제제의 합리적 설계와 잠재적 약물 표적의 식별을 가능하게 하여 약물 발견 과정을 크게 가속화할 수 있다. 이는 보다 빠르고 정확한 치료에 큰 역할을 하고 있다. 단백질 구조 예측 능력은 개인의 유전적 구성과 단백질 프로필에 맞춘 개인 맞춤형 치료법 개발로 이어질 수 있어 ‘개인 맞춤형 의학’의 발전을 주도하고 있기도 하다.

 

단백질 과학의 새로운 시대를 연 수상자들

결론적으로 2024년 노벨 화학상 수상자들의 연구는 단백질 과학의 새로운 시대를 열었다고 평가받고 있다. 이를 바탕으로 생명과학, 의학, 환경 과학 등 다양한 분야에서 혁신적인 발전이 이루어질 것으로 전망된다. 앞으로 이 분야의 발전이 인류의 건강과 환경, 그리고 과학 기술의 발전에 어떤 영향을 미칠지 주목할 필요가 있다.

2024년 노벨 화학상은 단백질 연구 분야에서 혁신적인 기여를 한 데이비드 베이커(David Baker), 데미스 하사비스(Demis Hassabis), 존 점퍼(John M. Jumper)에게 수여되었다. © Nobel Prize Outreach

먼저 컴퓨터 기반 단백질 설계는 합성 생물학 분야를 크게 발전시킬 것이다. 새로운 기능을 가진 인공 단백질을 설계하고 생산함으로써 바이오연료 생산, 바이오센서 개발, 새로운 생체 재료 창출 등 다양한 응용이 가능해질 것이다.

또한, 컴퓨터를 이용한 단백질 설계 기술의 발전은 맞춤형 의약품 개발에 혁명을 일으킬 것으로 예상된다. 환자 개개인의 유전적 특성과 단백질 프로필에 맞춘 치료제를 빠르고 효율적으로 설계할 수 있게 될 것이며 이는 암, 유전병, 희귀질환 등의 치료에 큰 진전을 가져올 수 있다. 결과적으로 신약 개발 과정을 크게 단축시키고 비용을 절감할 수 있는데, 실험실에서의 시행착오를 줄이고 가상 스크리닝을 통해 유망한 후보 물질을 빠르게 식별할 수 있게 된다. 따라서 이는 제약 산업의 효율성을 크게 향상시킬 것이다.

특히 AlphaFold와 같은 AI 기술의 성공은 생명과학 분야에서의 인공지능 활용을 더욱 가속화할 것으로 예상된다. 앞으로는 단백질 구조 예측을 넘어, 단백질과 단백질 사이의 상호작용, 약물과 표적 사이의 상호작용, 복잡한 생물학적 시스템의 모델링에도 AI가 광범위하게 적용될 것으로 파악된다.

단백질은 수십 개의 아미노산에서 수천 개의 아미노산으로 구성될 수 있다. © Johan Jarnestad/The Royal Swedish Academy of Sciences

단백질 설계 기술은 환경 문제 해결에도 적용될 수 있다. 예를 들어, 플라스틱 분해 효소, 이산화탄소 포집 단백질, 오염물질 제거를 위한 바이오센서 등을 설계할 수 있으며 설계된 단백질 기반 센서와 바이오센서는 환경 모니터링 및 오염 물질이나 기타 유해 물질의 검출에도 사용될 수 있다. 이는 지속 가능한 발전과 환경 보호에 큰 기여를 할 것으로 예상된다.

 

단백질 연구가 앞으로 가야 할 길

노벨 물리학 수상 분야와 마찬가지로 단백질 연구의 발전은 화학, 생물학, 컴퓨터 과학, 물리학 등 다양한 분야의 협력을 필요로 한다. 앞으로는 이러한 학제간 연구가 더욱 중요해질 것이며 이를 위한 교육 및 연구 시스템의 변화도 예상된다. 단백질 구조 예측과 설계 기술의 발전은 전 세계적인 협력을 통해 더욱 가속화될 수 있다. 대규모 데이터베이스의 공유, 오픈 소스 소프트웨어의 개발, 국제 공동 연구 프로젝트 등이 더욱 활성화될 것으로 예상된다.

단백질 구조 예측과 설계 기술의 발전은 전 세계적인 협력을 통해 더욱 가속화될 수 있다. 대규모 데이터베이스의 공유, 오픈 소스 소프트웨어의 개발, 국제 공동 연구 프로젝트 등이 더욱 활성화될 것으로 예상된다. © Johan Jarnestad/The Royal Swedish Academy of Sciences

또한 AI와 생명과학의 융합이 가속화되면서 이에 따른 윤리적 고려 사항(개인 유전 정보의 보호, AI 기술의 공정한 접근성, 인공 단백질의 안전성)에 대한 사회적 논의와 규제 마련이 필요할 것으로 예상된다.

김민재 리포터
minjae.gaspar.kim@gmail.com
저작권자 2024-10-18 ⓒ ScienceTimes

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