기술/연구

미래 바꿀 기술? KAIST, AI로 세상에 없던 효소 창조

댓글 0 · 저장 0 2025.04.21 07:56

기사 3줄 요약

1 KAIST, AI로 자연에 없는 효소 설계 성공
2 딥러닝으로 단백질 기능 예측, 정확도↑
3 신약·바이오연료 등 미래 산업 혁신 예고

SF 영화에서나 보던 일이 현실이 됐습니다. 한국의 KAIST 연구진이 인공지능(AI)을 이용해 자연에는 존재하지 않는 완전히 새로운 '생명 물질'을 만들어내는 기술을 개발했다고 발표했습니다. 마치 레고 블록을 조립하듯, 원하는 기능을 가진 효소를 AI가 '뚝딱' 설계해낸다는 건데요. 수억 년의 진화로도 만들어내지 못한 물질을 인간이 AI의 힘을 빌려 창조할 수 있게 된다는 점에서 큰 의미가 있습니다. 효소는 우리 몸속 화학 반응을 돕는 단백질인데, 이걸 마음대로 설계할 수 있다면 의학, 환경, 에너지 등 거의 모든 분야에서 혁신이 가능해집니다. 과연 AI는 어디까지 발전할까요? 그리고 이 기술은 우리 미래를 어떻게 바꿀까요?

AI는 어떻게 효소를 만들까?

KAIST 이상엽 특훈교수 연구팀은 AI, 특히 딥러닝 기술이 효소 설계의 핵심 열쇠라고 말합니다. 기존에는 비슷한 단백질 구조를 비교하거나 실험에 의존했지만, AI는 단백질을 이루는 아미노산 서열 정보만 보고도 그 효소가 어떤 기능을 할지 훨씬 정확하게 예측합니다. 연구팀은 여러 AI 기술을 동원했습니다. 마치 탐정처럼 단백질 서열의 특정 패턴(아미노산 배열)을 찾아내 중요한 기능 부위를 짚어내는 '합성곱 신경망(CNN)'을 분석했습니다. 또한, 아미노산 서열 전체를 이해해 단백질 구조와 기능을 예측하는 '순환 신경망(RNN)', 단백질을 아미노산들의 연결망으로 보고 복잡한 상호작용까지 분석하는 '그래프 신경망(GNN)' 등이 활용됐습니다. 특히 사람의 언어를 배우듯 단백질 서열의 '문법'을 학습하는 '트랜스포머' 모델은 기존에 없던 새로운 아미노산 배열, 즉 완전히 새로운 기능의 효소를 '창작'하는 수준까지 나아갈 수 있습니다. AI가 단순히 정보를 분석하는 것을 넘어, 창의적인 설계까지 해내는 셈입니다.

자연의 한계를 넘는다고? 이게 왜 대단해?

지금까지 효소 개발은 자연에 이미 존재하는 것들을 찾아내거나, 약간 변형하는 수준에 머물렀습니다. 마치 자연이라는 거대한 도서관에서 필요한 책을 찾아 읽는 것과 같았죠. 하지만 자연 선택은 인간이 원하는 특정 목적에 딱 맞게 진화하지는 않았습니다. KAIST 연구팀이 제안하는 생성형 AI 전략은 이 한계를 뛰어넘습니다. 자연 도서관에 없는, 완전히 새로운 책(효소)을 AI가 직접 써내는 것과 같습니다. 인간의 필요에 최적화된 기능을 가진 '맞춤형 효소'를 만들 수 있게 되는 겁니다. 이것은 생명공학 분야의 '게임 체인저'가 될 수 있습니다.

그래서 우리 삶에 뭐가 좋아지는데?

AI가 설계한 맞춤형 효소는 다양한 분야에서 활약할 것으로 기대됩니다. 우선 신약 개발 속도가 획기적으로 빨라질 수 있습니다. 특정 질병 치료에 필요한 복잡한 화학 반응을 효율적으로 일으키는 효소를 AI가 설계해주면, 더 효과적이고 부작용 적은 약을 만드는 데 큰 도움이 됩니다. 환경 문제 해결에도 기여할 수 있습니다. 예를 들어, 플라스틱을 분해하거나 온실가스를 유용한 물질로 바꾸는 특수 효소를 만들 수 있다면 지속가능한 사회를 앞당길 수 있겠죠. 또, 바이오 연료 생산 효율을 높이거나, 우리가 원하는 특정 화학물질만 골라 만드는 '미생물 공장'을 세우는 데도 핵심적인 역할을 할 것입니다. KAIST 연구팀의 김하림 연구원은 "AI 기반 효소 기능 예측과 설계는 이론에 그치지 않고 다양한 분야 발전에 필수적"이라고 강조했습니다. 이상엽 교수 역시 "AI가 생명공학 전반의 연구 속도를 높이는 촉매제가 될 것"이라고 전망했습니다.

장점만 있을까? 고민할 점은 없어?

물론 빛이 있으면 그림자도 있습니다. 자연에 없던 새로운 효소를 만들어내는 기술은 엄청난 잠재력을 지녔지만, 동시에 윤리적, 사회적 고민거리를 던져줍니다. 만약 이 기술이 악용된다면 어떤 위험이 발생할 수 있을까요? 또, 강력한 기술을 소수만 독점하게 된다면 기존의 불평등이 더 심화될 수도 있습니다. 이 '창조'의 힘을 어떻게 책임감 있게 사용할 것인지, 기술 발전 속도에 맞춰 사회적 논의와 제도적 장치를 마련하는 것이 중요합니다. KAIST의 이번 연구는 인류에게 주어진 강력한 도구를 어떻게 현명하게 사용할지 고민해야 한다는 숙제를 함께 던져주고 있습니다. 다음은 연구에 활용된 주요 AI 기술과 그 역할입니다.

AI 기술	효소 설계에서의 응용	장점
합성곱 신경망 (CNNs)	활성 부위 및 기질 결합 부위 식별	아미노산 서열 내 지역적 패턴 효율적 식별
순환 신경망 (RNNs)	단백질 서열 내 장거리 의존성 포착	순차적 데이터 모델링으로 단백질 접힘 및 기능 이해
그래프 신경망 (GNNs)	복잡한 구조적 관계 및 알로스테릭 효과 모델링	단백질을 상호작용하는 아미노산 네트워크로 표현
트랜스포머 기반 언어 모델	아미노산 출현 예측 및 새로운 서열 생성	새로운 기능의 서열 예측 및 생성

KAIST의 연구는 AI가 생명공학의 새로운 시대를 열고 있음을 보여줍니다. 자연의 제약을 넘어 인간의 필요에 맞는 생체 분자를 설계하는 능력은 분명 놀라운 진보입니다. 하지만 이 강력한 힘을 인류 전체의 발전을 위해 사용할 수 있을지는 우리의 선택에 달려있습니다.