[인터뷰] 바이오인공지능연구센터 ABC #013 | 최희정 서울대 생명과학 교수
구조생물학은 단백질과 같은 생체 분자의 3차원 구조를 규명하여 생명 현상의 근본적인 원리를 이해하는 학문입니다. 그중에서도 세포막에 존재하는 G 단백질 결합 수용체(GPCR)는 외부에서 오는 다양한 신호를 세포 내부로 전달하는 핵심적인 통로 역할을 수행하며, 인간이 가진 막 단백질 중 가장 큰 가족을 형성하고 있습니다. GPCR은 암, 당뇨, 신경 질환 등 수많은 질병의 주요 표적이 되기에 그 구조를 밝히는 일은 현대 의학에서 매우 중요합니다. 특히 단백질의 비활성 상태와 활성 상태를 모두 규명함으로써 리간드 결합에 따른 정교한 구조적 변화를 시각적으로 이해할 수 있게 되었으며, 이는 새로운 치료제 개발을 위한 핵심적인 기초 데이터로 활용되고 있습니다. 생체 분자의 정밀한 구조를 결정하기 위해서는 X선 결정학, NMR, 그리고 최근 비약적으로 발전한 초저온 전자현미경(Cryo-EM) 기술이 사용됩니다. 과거에는 단백질을 순수하게 정제하여 결정화한 뒤 X선 회절 패턴을 분석하는 방식이 주를 이루었으나, 이는 시료의 양이 많이 필요하다는 한계가 있었습니다. 반면 최근 노벨상을 통해 주목받은 Cryo-EM은 샘플을 급속 냉동하여 분자 고유의 형태를 직접 이미징함으로써, 결정화가 어려운 막 단백질 연구에 혁신적인 전기를 마련했습니다. 이러한 실험 기법들은 각기 다른 해상도와 장단점을 지니고 있어, 연구자들은 단백질의 크기와 상태에 맞춰 여러 기술을 상호 보완적으로 활용하며 복잡한 생체 시스템의 비밀을 하나씩 풀어나가고 있습니다. 인공지능 기술의 비약적인 성장은 실험 위주였던 구조생물학 분야에 새로운 지평을 열어주었습니다. 과거에는 아미노산 서열 정보만으로 복잡한 3차원 구조를 예측하는 것이 불가능에 가깝다고 여겨졌으나, 알파폴드와 같은 혁신적인 알고리즘의 등장으로 예측의 정확도가 획기적으로 향상되었습니다. 현재 구조생물학자들은 AI를 단순히 경쟁 상대로 보는 것이 아니라, 실험 설계를 최적화하고 복잡한 단백질 복합체의 구조를 사전에 가늠해보는 유용한 도구로 적극 활용하고 있습니다. 특히 실험을 통해 얻은 정교한 데이터는 다시 AI 모델의 성능을 높이는 학습 자료가 되어 선순환 구조를 형성합니다. 이러한 협력은 신약 후보 물질을 효율적으로 발굴하고 완전히 새로운 기능의 단백질을 디자인하는 분야의 발전을 가속화하고 있습니다. 현재의 구조생물학이 단백질의 정지된 찰나를 포착하는 데 집중하고 있다면, 미래의 연구 방향은 실제 살아있는 세포 내부의 맥락에서 단백질이 어떻게 역동적으로 움직이는지를 관찰하는 것으로 향하고 있습니다. 단순한 정적 이미지를 넘어 시간이 흐름에 따라 변화하는 단백질의 역동성을 파악하고, 세포 내부 환경에서의 구조와 기능 사이의 상관관계를 명확히 규명하는 것이 궁극적인 목표입니다. 이를 위해 초저온 전자 단층 촬영(Cryo-ET)과 같은 첨단 기술이 도입되고 있으며, 이는 세포 생물학적 현상을 분자 수준의 고해상도 구조로 직접 확인하게 해줍니다. 이러한 변화는 생명 현상을 단순히 추론하는 단계를 넘어, 우리가 원하는 시간에 일어나는 분자들의 상호작용을 직접 눈으로 보고 설명할 수 있는 시대를 열어줄 것입니다. 과학 연구의 여정은 수많은 병목 현상을 극복하며 자신만의 노하우를 쌓아가는 과정입니다. 특히 구조생물학은 단백질 하나를 규명하기 위해 수십 개의 디자인을 시험하고 최적의 조건을 찾아야 하는 끈기가 필수적입니다. 연구자가 직면한 문제에 대해 꿈속에서도 고민할 정도의 몰입과 열정은 불가능해 보이던 실험의 돌파구를 찾는 원동력이 됩니다. 또한 급변하는 과학적 조류 속에서 자신의 전공 분야에만 매몰되지 않고, 타 학문과의 활활발한 소통을 통해 새로운 기술을 유연하게 수용하는 태도가 중요합니다. 기초 과학의 토대 위에서 응용 분야와의 가교 역할을 충실히 수행할 때, 연구자는 생명 현상의 본질적인 신비를 밝히는 동시에 사회적으로 기여할 수 있는 가치 있는 성과를 거둘 수 있을 것입니다.
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