알파폴드3는 지난 5월 처음 공개되었으나, 코드와 모델의 학습 가중치가 함께 공개되지 않아 과학계의 비판을 받았다. 이에 딥마인드는 학계의 의견을 수용하여 향후 6개월 내에 오픈소스로 공개하기로 결정했다.
영국 과학학술지 네이처는 “기존 알파폴드3는 로컬 환경에서 실행이 불가능했기에, 단백질과 잠재적 약물 간의 상호작용을 예측하는 데 제약이 있었다”라며 “이번 소스코드 공개로 학술 연구자들이 모델을 직접 실행하여 이러한 상호작용을 예측할 수 있게 되었다”라고 설명했다. 현재 알파폴드3는 공식 깃허브 페이지에서 비상업적 목적으로 다운로드할 수 있으며, 학술 기관 소속 연구자들은 별도 요청을 통해 학습 가중치에 접근할 수 있다.
알파폴드는 구글 딥마인드에 노벨 화학상을 안겨준 핵심 기술이다. 노벨상 수상을 주관하는 스웨덴 왕립 과학 아카데미는 50년 이상 난제로 여겨졌던 단백질의 복잡한 구조 예측을 해결하는 AI 모델을 개발한 공로를 인정하여, 2024년 노벨 화학상 공동 수상자로 딥마인드의 CEO 데미스 하사비스와 화학자이자 알파폴드 팀을 총괄하는 존 점퍼를 선정했다.
알파폴드3는 AI를 활용해 단백질 구조를 예측하는 모델로, 이전 세대와 달리 단백질이 다른 분자와 함께 어떻게 상호작용하는지 모델링할 수 있는 특징을 가지고 있다. 단백질의 구조를 예측하는 것은 신약 개발, 질병 연구, 생명과학 전반에서 중요한 역할을 한다.
이런 이유로 스웨덴 왕립 과학 아카데미는 노벨 화학상 수상자를 발표하면서 “알파폴드로 과학자들이 밝혀낸 약 2억 개의 단백질 중 거의 모든 단백질 구조를 예측할 수 있게 되었다”라며 “전 세계 190개국에서 200만 명 이상이 알파폴드를 사용하고 있으며, 수많은 연구자들이 이를 통해 항생제 내성을 더 깊이 이해하고 플라스틱 분해 효소의 구조를 시각화하고 있다”라고 알파폴드의 가치를 높게 평가했다.
네이처는 알파폴드2 오픈소스로 공개되면서 많은 과학자의 혁신을 촉진한 것처럼 알파폴드3도 혁신에 기여할 것으로 보았다. 가령 알파폴드2로 한 연구팀은 암 표적에 결합할 수 있는 새로운 단백질을 설계했다. 점퍼는 네이처를 통해 “알파폴드3가 이 도구가 어떻게 활용될지 매우 기대된다”라며 “때로는 실패하고 때로는 성공할 수 있지만, 독창적인 방식으로 이 도구가 업계에서 활용될 것”이라고 밝혔다.
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