수십억 달러의 투자에도 실제 AI 설계 치료제가 환자에게 도달하기는 아직 장벽이 높습니다.
임상시험 기간 단축이 어렵고 인체 내 분자의 상호작용이 워낙 복잡한 탓입니다.
이러한 한계를 깨기 위해 구글 딥마인드에서 스핀오프한 아이소모픽 랩스가 나섰습니다.
최근 막대한 투자금을 유치하며 판도를 흔드는 이들의 핵심 무기는 무엇일까요?
알파폴드도 해결 못 한 한계 극복하기
노벨상을 받은 알파폴드는 단백질 구조 예측의 신기원을 열었지만 실제 약물 설계에는 한계가 있었습니다.
단백질은 홀로 존재하지 않고 세포 내의 수많은 이온이나 화합물과 상호작용하기 때문입니다.
기존 모델은 학습 데이터와 멀어질수록 결합 부위를 제대로 예측하지 못하는 약점이 있었습니다.
이 지점을 극복하고자 탄생한 시스템이 바로 아이소모픽 드럭 디자인 엔진(IsoDDE)입니다.
IsoDDE는 표적 단백질과 약물이 얼마나 강하게 붙는지를 의미하는 결합력까지 정확히 예측해 냅니다.
숨겨진 표적 크립틱 포켓을 찾아내는 기술
그렇다면 치료할 수 없다고 여겨진 난치병 단백질들을 어떻게 공략하는 걸까요?
비밀은 평소에는 보이지 않다가 특정 화합물이 다가올 때만 아주 미세하게 열리는 크립틱 포켓에 있습니다.
이는 열쇠를 꽂아야만 비로소 열리는 자물쇠와 같아서 기존 기술로는 탐색하기가 불가능에 가까웠습니다.
아이소모픽 랩스는 세포 내 단백질 분해 경로의 핵심인 세레블론 단백질로 이를 증명했습니다.
학계에 한 번도 공개되지 않은 숨겨진 주머니 위치를 단백질 서열 입력만으로 완벽히 예측한 것입니다.
난치병을 정복하는 새로운 열쇠
기존의 신약 개발 방식은 주로 단순한 유기 화합물인 소분자 의약품에 치중되어 있었습니다.
하지만 IsoDDE는 항체 치료제나 분자 접착제 등 다양한 치료 영역에도 모두 적용 가능합니다.
결국 기존 기술로 공략이 불가능했던 질병 단백질을 치료 가능한 영역으로 끌어올린 셈입니다.
향후 제약 시장의 패러다임이 인공지능 기반의 맞춤형 설계로 완전히 뒤바뀔 듯합니다.
자주 묻는 질문 (Q&A)
Q1. 알파폴드3와 IsoDDE의 차이는 무엇인가요?
알파폴드3가 분자들의 상호작용을 예측한다면 IsoDDE는 약물이 결합하는 상세 구조와 위치를 예측해 즉각 신약 설계에 적용하는 통합 시스템입니다.
Q2. 크립틱 포켓 발견이 왜 중요한가요?
그동안 표적할 주머니가 없어 약을 만들지 못했던 단백질에 결합 통로를 제공해 신약 개발의 결정적 돌파구가 되기 때문입니다.
Q3. AI가 신약 개발 기간을 줄여줄까요?
초기 후보물질 발굴 단계를 획기적으로 단축할 수 있지만 안전성을 검증하는 임상시험 단계는 물리적인 시간이 여전히 필요합니다.
마치며
AI가 그린 예측 지도 위에 인류의 생명공학 기술이 더해져 불치병 정복을 향해 나아가고 있습니다.
단순한 기술적 거품을 넘어 실질적인 치료제 탄생으로 이어질 미래가 무척 기대되는 대목입니다.