[인터뷰] 바이오인공지능연구센터 ABC #016 | 이정호 서울대 화학부 교수
서울대학교 화학부 이정호 교수는 기계공학과 물리학을 거쳐 유전공학, 그리고 생물물리학에 이르기까지 학문적 경계를 넘나드는 독특한 여정을 걸어왔습니다. 정량적이고 논리적인 분석에 대한 관심을 바탕으로 시작된 그의 연구는 생명과학의 심오한 영역으로 확장되었습니다. 이러한 다학제적 배경은 단순히 학문적 호기심을 넘어, 복잡한 생체 분자를 다각도에서 조망할 수 있는 통찰력을 제공했습니다. 그는 특별한 계획보다는 매 순간 진심으로 하고 싶은 분야를 선택하며 현재의 위치에 도달했으며, 이러한 경험은 그가 물리화학적 관점에서 생명 현상을 해석하는 중요한 밑거름이 되었습니다. 이정호 교수의 주된 연구 도구는 핵자기 공명 분광학(NMR)입니다. 이는 단백질 중에서도 고정된 구조 없이 역동적으로 변하는 ‘비정형 단백질(IDP)’을 관찰하는 데 매우 탁월한 성능을 발휘합니다. 우리 몸의 수많은 단백질 중 상당수는 부분적으로 혹은 전체적으로 일정한 구조를 갖지 않는 비정형 단백질(IDP)인데, 이러한 특성이 퇴행성 뇌질환과 밀접하게 연관되어 있다는 사실이 점차 밝혀지고 있습니다. 기존의 실험 방식으로는 명확히 보기 어려운 이 역동적인 분자들의 움직임을 포착함으로써, 그는 질병 치료를 위한 기초적인 연구를 수행하며 생명 과학의 보이지 않는 영역을 개척해 나가고 있습니다. 생체 분자 구조 결정에는 X선 결정학이나 초저온 전자현미경(Cryo-EM)과 같은 강력한 방법들이 존재하지만, 핵자기 공명 분광학(NMR)은 고유한 영역을 확보하고 있습니다. 특정 아미노산 단위로 세밀하게 분석할 수 있는 핵자기 공명 분광학(NMR)은 비정형 단백질(IDP)이 주변 환경과 어떻게 반응하는지 추적하는 데 최적화되어 있기 때문입니다. 이 교수는 단순히 장비를 활용하는 단계를 넘어, 복합적이고 유연한 단백질의 특성을 더욱 정밀하게 파악할 수 있는 새로운 분석 방법론을 직접 개발하는 데 집중하고 있습니다. 이는 정형화되지 않은 생명의 움직임을 이해하려는 물리화학자의 도전정신이 반영된 결과입니다. 최근 인공지능(AI) 기술의 발전으로 알파폴드와 같은 혁신적인 단백질 구조 예측 모델이 등장하며 연구 지형을 바꾸고 있습니다. 하지만 단백질 간의 결합력(Affinity)을 정확히 계산하고 예측하는 영역은 여전히 인공지능(AI)이 풀어야 할 숙제로 남아 있습니다. 이정호 교수는 인공지능(AI)이 생체 분자 간의 상호작용을 더 정교하게 예측할 수 있도록 돕는 연구에 큰 관심을 두고 있습니다. 특히 정형 단백질과 비정형 단백질(IDP) 사이의 복잡한 결합 양상은 아직 기존 툴로 해결하기 어려운 분야이기에, 그는 핵자기 공명 분광학(NMR) 데이터와 인공지능(AI) 기술을 결합하여 이 난제를 해결하고자 합니다. 연구자로서 이정호 교수의 궁극적인 목표는 물리화학적 접근을 통해 난치성 질병 치료의 새로운 단서를 제공하는 과학자가 되는 것입니다. 그는 자신의 연구가 일반적인 생물학적 방식으로는 도달하기 힘든 지점에서 질병 해결의 열쇠가 되기를 희망합니다. 더불어 미래를 고민하는 학생들에게는 불확실한 앞날에 대한 걱정보다는 현재의 흥미에 집중하고 긍정적인 태도로 도전할 것을 권합니다. 자신의 진로를 스스로 개척해온 경험을 바탕으로, 목표를 잃지 않는다면 어떤 선택을 하든 결국 길은 열릴 것이라는 믿음을 따뜻한 조언과 함께 전하고 있습니다.
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