MIT, AI 단백질 설계 새 모델 오픈소스 공개
MIT 연구진이 발표한 AI 단백질 설계 모델 실제 작동 가능한 신약 후보 단백질을 직접 생성하며 신약 개발 패러다임을 재정의하고 있다. 오픈소스 공개와 범용 설계 기능으로 바이오·제약 혁신을 가속할 전망이다.
MIT 연구진이 최근 bioRxiv에 올린 논문은 단백질 AI 분야의 흐름을 송두리째 바꿀 만한 내용을 담고 있다.
연구를 이끈 하네스 슈테르크(Hannes Stärk) MIT 박사 과정 연구원은 “단백질 구조를 예측하는 데서 끝나는 것이 아니라, 실제 치료제 개발에 곧바로 활용할 수 있는 단백질을 만들고 싶었다”고 밝혔다. 연구팀이 공개한 모델 ‘BoltzGen’은 바로 그 목표를 향한 첫 번째 실질적 성과다.
BoltzGen은 올해 6월 공개되며 화제를 모았던 단백질 결합 친화도 예측 모델 Boltz-2를 기반으로 만들어졌다. 하지만 BoltzGen이 가진 의미는 Boltz-2와는 결이 다르다. 이번 모델은 단백질 구조 예측과 설계를 하나의 시스템에서 처리하며, 생성된 분자들이 실제 생체 환경에서 작동할 수 있도록 물리·화학적 제약을 정교하게 반영한다. 연구팀은 난도가 높아 기존 모델들이 어려움을 겪었던 약물로 다룰 수 없는(undruggable) 표적까지 포함해 26개 타깃에서 모델을 실험했고, 이 과정은 MIT 내부뿐 아니라 산업계와 학계의 8개 실험실이 함께 참여했다.
슈테르크 연구원은 “실험 현장에서 사용 가능한 단백질을 만들려면 물리 법칙을 모델이 스스로 이해하는 수준까지 끌어올려야 한다”며 “BoltzGen은 다양한 예시를 학습하며 그 과정에 한 걸음 더 다가섰다”고 설명했다.
단백질 예측에서 설계로
구글 딥마인드 알파폴드(AlphaFold)가 단백질 구조 예측 모델로 ‘지도(map)’를 그려주는 역할이었다면 BoltzGen은 그 지도를 토대로 실제로 사용할 수 있는 ‘도구(tool)’에 해당한다.
바이오 AI 업계는 이번 성과에 기대가 크다. 실험 검증에 참여한 Parabilis Medicines은 “기존의 헬리콘(Helicon) 펩타이드 플랫폼과 BoltzGen을 결합하면 신약 개발 속도가 크게 달라질 것”이라고 밝혔다.
MIT CSAIL 레지나 바질레이 교수는 “BoltzGen은 우리가 ‘풀 수 없다’고 생각해 왔던 타깃에 다시 도전할 수 있게 해준다”고 평가했다. 공동 저자인 토미 야코라 교수 또한 “완전한 오픈소스 공개는 글로벌 연구 커뮤니티 전체가 속도를 높일 수 있게 만드는 중요한 결정”이라고 강조했다.
Boltz-1, Boltz-2에 이어 공개된 세 번째 모델 BoltzGen은 단백질 AI 분야의 방향을 확실히 보여준다. 단백질 구조를 예측하는 것에서 나아가, 필요한 단백질을 ‘만드는’ 단계로 넘어가는 시점을 상징하고 있다. 슈테르크 연구원은 “앞으로 연구자들이 상상하지 못했던 분자 기계나 새로운 치료 전략을 AI로부터 얻어낼 수 있을 것”이라며 “그 상상을 가능하게 하는 도구를 만드는 것이 목표”라고 말했다.
