저커버그 재단, 단백질 설계 '월드 모델' 오픈소스 공개…신약 개발 패러다임 바꾼다

마크 저커버그 메타 CEO와 그의 아내 프리실라 챈 박사가 설립한 바이오허브(Biohub)가 단백질 설계의 새로운 패러다임을 제시하는 혁신적인 AI 시스템인 ‘단백질 생물학 월드 모델(World Model of Protein Biology)’을 공개했다. 이 시스템은 신약 개발 및 질병 치료 연구에서 획기적인 변화를 가져올 것으로 기대된다.

AI 기반 단백질 구조 예측의 혁신

바이오허브는 27일(현지 시간) 발표한 내용에서, 이번 시스템이 진화 과정에서 생성된 방대한 단백질 서열 데이터를 학습하여 단백질의 구조와 기능을 이해하고, 새로운 단백질까지 설계할 수 있다고 밝혔다. 이 기술의 핵심은 차세대 진화 스케일 모델(ESM)로, 세 가지 주요 구성 요소인 ESM폴드2(ESMFold2), ESM 아틀라스(ESM Atlas), ESMC로 이루어져 있다.

ESMC는 28억 개의 단백질 서열을 활용해 훈련된 최신 단백질 언어모델로, 연구진은 단백질 서열의 일부를 가리고 나머지 정보를 기반으로 예측하도록 학습시켰다. 이 과정에서 모델은 별도의 생물학적 지식 없이도 단백질 접힘(folding), 상호작용, 기능 등 생명 현상의 기본 규칙을 스스로 학습하게 되었다. 특히, 연구진은 ‘스케일링 법칙’이라는 발견을 통해, 학습 규모가 커질수록 모델의 생물학적 이해 능력이 선형적으로 향상된다고 설명했다.

신약 개발의 신속화

ESMFold2는 단백질 구조 예측과 새로운 단백질 설계에 있어 기존 시스템들이 의존했던 유사 단백질 정렬(MSA) 방식에서 탈피하여, 언어모델이 학습한 단백질 표현을 직접 활용해 구조를 예측하는 방식을 채택했다. 이를 통해 항체-항원 구조 예측과 단백질 간 상호작용 분야에서 세계 최고 수준의 성능을 기록했다.

연구진은 ESMFold2를 이용하여 암 및 면역질환 관련 표적 단백질에 결합하는 새로운 단백질 바인더 설계에 성공했다고 밝혔다. 특히 PD-L1을 표적으로 한 단일사슬 항체(scFv)는 실험에서 4.3nM의 높은 결합력을 기록하며, 암세포가 면역세포를 억제하는 PD-1/PD-L1 경로를 효과적으로 차단하는 것으로 나타났다. 이로 인해 초기 항체 탐색 과정이 수개월에서 며칠 안에 이루어질 수 있게 되었다는 설명이다.

단백질 탐색의 새로운 지평

바이오허브는 이번 발표를 통해 68억 개의 단백질 서열과 11억 개의 예측 구조를 포함한 ‘ESM 아틀라스’를 공개했다. 이 아틀라스는 단백질 간의 진화적 관계나 기능적 유사성을 발견하는 데 도움을 줄 것으로 기대된다. 예를 들어, AI는 CRISPR 계열 단백질과 관련된 기능적으로 유사한 단백질들을 서열상 큰 차이에도 불구하고 스스로 연결해내는 성과를 보였다.

프리실라 챈 박사는 인터뷰에서 "모델의 예측 능력이 암과 면역질환 분야에서 검증되었다"며, 연구자들이 이 시스템을 통해 실험실에서의 문제를 신속하게 해결할 수 있을 것이라고 기대감을 드러냈다.

바이오허브는 MIT 라이선스를 통해 이 시스템을 공개하며, 연구자들이 자유롭게 활용할 수 있도록 할 계획이다. AWS와 같은 다양한 플랫폼에서도 제공될 예정이다. 저커버그 부부는 지금까지 70억 달러 이상을 기부하며, 보유 중인 메타 지분의 99%를 사회에 환원할 것이라고 밝혀왔다.

이번 기술 혁신은 단백질 생물학의 새로운 지평을 열며, 신약 개발 및 질병 치료의 효율성을 크게 향상시키는 계기가 될 것으로 보인다. 바이오허브의 지속적인 연구와 개발이 기대되는 이유다.