단백질 구조 예측 AI 프로그램 ‘로제타폴드’가 밝힌 단백질 구조. 면역 신호물질인 인터류킨-12(파란색)가 수용체(보라색)에 결합한 모습이다. 워싱턴대 제공

LG 인공지능(AI) 연구원이 신약 및 치료제 개발을 위해 단백질 구조를 예측하는 AI를 서울대 교수팀과 함께 개발한다.

LG AI연구원은 지난 5일 서울 강서구 LG사이언스파크에서 백민경 서울대 생명과학부 교수와 ‘차세대 단백질 구조 예측 AI’ 개발을 위한 공동연구 계약을 체결했다고 6일 밝혔다.

단백질은 신체 활동에 관여하는 핵심 물질이다. 질병의 원인을 알아내고 신약·치료제를 개발하기 위해서는 단백질 구조를 예측하는 기술이 필수적이다. 그러나 단백질은 평균 300여개의 아미노산으로 구성된 복잡한 3차원 구조를 지닌 데다 아미노산의 종류, 분자 간 상호작용 등에 따라 구조가 달라진다.

이에 단백질 구조를 예측하는 것은 과학자들의 오랜 난제였다. 글로벌 빅테크들도 단백질 예측 AI 기술을 고도화하고 있지만 아직까지는 설계 단계에 머물러 있다.

백 교수는 단백질 구조 예측 분야에서 세계적으로 주목받고 있는 연구자다. 지난해 노벨 화학상을 받은 데이비드 베이커 워싱턴대학교 교수와 함께 단백질 구조 예측 프로그램 ‘로제타폴드’를 개발한 바 있다.

LG AI연구원은 백 교수 연구팀과 협력해 기존 기술의 한계를 뛰어넘는 ‘단백질 다중 상태(Multistate)’ 구조 예측 AI를 연내 개발하겠다는 계획이다.

LG는 이번 공동연구가 미국 유전체 연구기관 ‘잭슨랩’과 진행 중인 알츠하이머 인자 발굴 및 신약 개발 진행 속도를 더욱 높일 것으로도 기대하고 있다.

백 교수는 “단백질 구조 예측에서 AI는 중요한 도구이지만, 원리를 완전히 이해하지 못하는 한계가 있었다”면서 “공동연구를 통해 단백질 구조 예측의 새로운 단계에 도전할 것”이라고 말했다.

이순영 LG AI연구원 바이오지능랩장은 “단백질 다중 상태 구조 예측 AI를 개발해 질병의 메커니즘을 이해하고 새로운 치료제를 개발하는 데 획기적인 진전을 이룰 수 있을 것”이라고 밝혔다.