딥마인드, '알파프로틴 노보' 공개: 새로운 효소를 처음부터 설계하는 AI

AlphaProtein Novo는 자연계에 없는 새로운 효소를 처음부터 설계하기 위해 Google DeepMind가 오픈소스로 공개한 머신러닝 파이프라인입니다.

기존에는 특정 화학 반응을 유도하려면 자연계에 존재하는 효소를 찾아낸 뒤 오랜 실험을 거쳐 변형해야 했습니다. AlphaProtein Novo는 이러한 한계를 넘어, 목표 반응에 맞춰 필요한 효소를 첫 단계부터 직접 생성할 수 있도록 돕습니다.

무엇을 할 수 있는가

이 도구는 단백질의 3차원 입체 구조와 이를 이루는 아미노산 서열을 동시에 설계하는 엔드투엔드 파이프라인입니다.

실제 실험실 검증에서 연구진은 의약품 합성에 널리 쓰이는 주요 골격인 피페리딘(piperidine)을 만드는 새로운 나이트렌 전이효소를 설계했으며, 유례없는 생성물 선택성을 확인했습니다.

환경오염 물질 분해에도 성과를 냈습니다. 플라스틱 가소제이자 대표적 환경 독성 물질인 DEHP를 분해하는 효소를 설계했는데, 일반적인 천연 효소가 변성되어 기능을 잃는 가혹한 조건에서도 안정적으로 작동했습니다. 두 가지 표준 모델 반응에서도 최고 수준의 촉매 효율을 기록했습니다.

작동 원리와 사용 방법

그동안 무작위 설계된 효소는 실제 반응 활성이 떨어지는 문제가 있었습니다. AlphaProtein Novo는 AlphaFold 3 예측에 기반한 메커니즘 평가와 서열 앙상블 스코어링을 설계 루프에 통합해 이 문제를 풀었습니다.

모델이 3차원 구조를 만들면서 동시에 단백질이 어떻게 접히고 비천연 기질과 어떻게 반응하는지 검증하는 방식입니다.

해당 연구 논문은 현재 bioRxiv에 프리프린트로 공개되어 동료 평가를 앞두고 있습니다. DeepMind는 다운로드 및 실행 방법이 담긴 전체 코드를 GitHub에 오픈소스로 공개했습니다.

왜 중요한가

계산생물학 연구자와 신약 개발자, 합성생물학 엔지니어에게 AlphaProtein Novo는 실제 촉매 활성이 검증된 몇 안 되는 실용적 효소 설계 도구입니다. 천연 효소의 한계로 막혀 있던 프로젝트가 있다면 지금 바로 코드를 내려받아 테스트해 볼 만합니다.

단순한 단백질 구조 예측을 넘어 기능 중심의 분자 제조로 진화했다는 점에서 의미가 큽니다. 다만 아직 동료 평가를 거치지 않은 초기 연구인 만큼, 실제 산업 공정에 적용하기 전에는 실험실 차원의 충분한 발현 최적화와 검증 과정이 반드시 필요합니다.