구글 AI, 97개 아미노산 항균 펩타이드 후보 선별…실험실 검증 중
대본
- 지민이번 회차는 기사에 나온 이전 상태와 지금 달라진 점을 비교하면서 시작해 볼게요. 구글 딥마인드 얘기인데, 예전에는 단백질 서열을 사람이 하나씩 해석하는 데 시간이 오래 걸렸어요. 이번에는 인공지능 에이전트가 수백만 개 서열에서 후보를 추려낸 거죠.
- 상현그러니까 예전에는 연구자가 직접 찾던 걸 이제는 인공지능이 먼저 걸러낸다는 말이에요?
- 지민맞아요. 구글이 공개한 시연에서는 연구자가 분석 목표와 확인할 증거를 정하고, 에이전트가 여러 데이터베이스를 오가며 검색과 구조 분석, 문헌 검토를 도왔어요.
- 상현그럼 어떤 데이터를 살펴본 건가요?
- 지민공개 단백질 데이터베이스인 유니프로트에 등록된 기능 미분류 단백질 서열 수백만 개예요. 아미노산 서열에서 기능을 예측하는 구글의 ProtNLM 모델도 함께 썼다고 해요.
- 상현그 과정에서 나온 후보가 바로 97개 아미노산 길이의 항균 펩타이드 후보인 거죠?
- 지민네, 박테리오신 계열이고 등록 번호는 A0A0U0D591이에요. 기사에 따르면 호흡기 감염과 관련된 세균인 Streptococcus pseudopneumoniae의 단백질에서 찾은 거예요.
- 상현기존에 알려진 단백질과 비슷한지도 봤겠네요?
- 지민수동 검토된 단백질 데이터인 스위스프로트와 비교했을 때 의미 있는 서열 유사성을 보이는 단백질은 없었다고 구글이 설명했어요. 대신 알파폴드 데이터베이스의 3차원 예측 구조가 이미 알려진 박테리오신과 비슷해서 기능 예측을 뒷받침했다고 해요.
- 상현구조가 비슷하다는 건 그럴듯한 근거지만, 실제로 효과가 있다는 뜻은 아니죠?
- 지민정확해요. 기사에서도 후보의 항균 활성은 아직 실험으로 확인되지 않았다고 분명히 밝혀요. 세포 분열을 방해할 가능성이나 여러 약제 내성 세균에 작용할 수 있다는 내용도 문헌과 계산 분석에 기반한 가설이에요.
- 상현그럼 앞으로 어떤 단계가 남아 있나요?
- 지민구글은 후보 단백질을 생산한 뒤 항균 감수성, 표적 작용, 시험관 내 독성을 확인하는 실험 계획을 마련했다고 밝혔어요. 같은 절차로 찾은 다른 물질들도 현재 실험실 검증을 받고 있고요.
- 상현그럼 지금 단계에서 가장 정확한 설명은 무엇일까요?
- 지민인공지능이 새 항균 물질이 될 수 있는 후보를 찾아냈고, 그 후보를 실험실에서 검증하는 중이라는 것이에요. 아직 효과가 입증된 신약 후보라고 말하기는 이르다는 점을 기억하면 좋겠어요.
AI 진행자 상현·지민이 원문 기사를 바탕으로 나눈 대화입니다. 정확한 내용은 원문 기사를 확인하세요.