[과학1열] AI로 신약 후보 물질 설계…'드 노보 단백질' 기대와 우려는?

AI 요약

AI는 자연에서 후보를 찾던 기존 방식을 대체해 '드 노보 단백질'을 백지에서 설계할 수 있게 했으며, 아미노산의 접힘 패턴을 학습해 원하는 모양과 기능을 역산해 설계도를 빠르게 내놓습니다. 설계도를 바탕으로 DNA를 합성해 세포에서 단백질을 생산하면 예측 정확도가 높게 나타나 설계한 100개 가운데 10개에서 많게는 90개까지 표적에 결합했고, 국내에서는 RF 디퓨전을 이용해 포항공대가 비대칭 단백질 나노 주머니를 만들어 크기를 5배로 늘려 네이처에 발표했으며, 서울대의 항체 설계 AI '갤럭스'는 항암제 공동개발로 내년에 임상시험 진입을 목표로 하고 있습니다. 후보물질 탐색은 수개월 또는 며칠로 단축됐지만 임상시험은 여전히 수년이 걸릴 것으로 보이며, 과학계는 기술 확산으로 악의적 사용 가능성이 높아진 점을 우려하고 주의하고 있습니다.