안녕하세요! 오늘은 조금 흥미로운 주제를 가져왔어요.
“왜 AI가 만든 신약은 아직 없을까?”라는 질문, 한번쯤 들어보셨죠? 그런데 이제 판이 달라지고 있습니다. 바로 알파폴드(AlphaFold)와 챗GPT(ChatGPT)의 만남 덕분이에요.
알파폴드, 단백질 구조의 비밀을 풀다
신약 개발에서 가장 중요한 건 단백질 구조입니다.
왜냐면 약물이 단백질에 달라붙어야 효과를 발휘하는데, 구조를 알아야 어디에 달라붙는지도 알 수 있거든요.
예전엔 이걸 밝히는 데 수년이 걸렸습니다. 그런데 2021년 구글 딥마인드가 내놓은 알파폴드는 단백질 3D 구조를 며칠 만에 예측할 수 있었죠. 이건 마치 어두운 미로에 지도를 켜준 것과 같았습니다.
챗GPT, 지도 읽어주는 탐험가
지도(단백질 구조)가 생겼다고 바로 약이 나오진 않아요.
“이 구조가 어떤 병과 관련 있는지, 기존 약물과 어떻게 다른지, 부작용은 없을지” 같은 수많은 질문이 남아있거든요.
여기서 챗GPT 같은 생성형 AI가 등장합니다.
챗GPT는 수많은 논문, 임상 데이터, 화합물 기록을 학습해 패턴을 뽑아내고, 새로운 가설을 제안할 수 있어요.
즉, 알파폴드가 지도를 펴주면 챗GPT는 “어디부터 탐험해야 하는지” 길을 안내해주는 셈이죠.
둘이 만나면 생기는 시너지
1. 알파폴드: 단백질 구조를 예측한다.
2. 챗GPT: 그 구조와 데이터를 바탕으로 약물 후보를 추천한다.
3. 연구자: 바로 실험에 착수할 수 있다.
예를 들어, 암세포 단백질 구조가 밝혀졌다고 해봅시다.
알파폴드 → 구조 예측
챗GPT → “이건 기존 항암제 A와 비슷한 포켓이 있어. 변형된 B 후보 약물이 효과 있을 수 있어!”
연구자 → 실험 진행
이렇게 흐름이 이어지는 거예요.
아직 넘어야 할 산
물론 과제도 남아있습니다.
약물이 실제 체내에서 어떻게 분해, 대사되는지
다른 단백질과의 복잡한 상호작용은 어떤지
이건 여전히 실험실에서 검증해야 합니다. 챗GPT의 아이디어는 말 그대로 가설일 뿐이니까요.
알파폴드는 지도, 챗GPT는 탐험가.
둘이 만나면 신약 개발 속도가 지금보다 훨씬 빨라질 수 있습니다.
수십 년 걸리던 도전이 이제는 몇 년 만에 가능할지도 몰라요.
읽어주셔서 감사합니다!
앞으로 AI가 약까지 만들어내는 세상, 정말 머지않아 올 것 같지 않으세요?
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