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[IT뉴스]단일 원자 조합해 원하는 단백질 설계하는 AI

온카뱅크관리자

2026-10-16 11:57:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 노벨화학상 수상 베이커 교수, 사이언스에 'RF디퓨전3' 원리 공개 
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 단백질의 구조를 원자 단위에서 설계하는 인공지능 프로그램이 개발됐다. 챗GPT 생성 이미지
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 원자 하나하나를 조합해 단백질과 핵산을 설계하는 생성형 인공지능(AI) 시스템 'RF디퓨전3'의 세부 설계가 정식 공개됐다. RF디퓨전3를 이용해 설계한 새로운 단백질은 실제 화학 반응에서 원하는 기능을 수행했다. 
 미국 워싱턴대와 영국 옥스퍼드대, 엔비디아 등 국제공동연구팀은 단일 원자를 모델링해 단백질과 핵산을 설계하는 시스템을 개발하고 연구결과를 16일(현지시간) 국제학술지 '사이언스'에 게재했다. 
 연구팀은 2025년 12월 3일 RF디퓨전3를 오픈소스로 공개했다. 사이언스에 게재된 논문은 RF디퓨전3의 설계 원리를 자세히 설명한다. 
 AI를 활용한 단백질 연구는 기존 단백질의 3차원 구조를 예측하는 데서 나아가 원하는 구조와 기능을 가진 새로운 단백질을 설계하는 방향으로 발전하고 있다.
 RF디퓨전3 연구의 교신저자인 데이비드 베이커 워싱턴대 교수는 컴퓨터를 이용해 단백질의 구조를 예측한 공로로 2024년 노벨 화학상을 받았다. 베이커 교수의 대표 업적은 단백질 구조 예측 AI 시스템 '로제타폴드' 개발이다. 
 로제타폴드는 단백질을 구성하는 아미노산 사이의 공간적 관계를 학습하고 이를 바탕으로 3차원 구조를 예측한다. 2023년 공개된 RF디퓨전1과 2025년 공개된 RF디퓨전2는 로제타폴드에 활용된 구조 예측 네트워크를 토대로 개발됐다.
 RF디퓨전은 '확산 모델(diffusion model)'을 이용해 아미노산의 위치를 조합해 단백질을 설계한다. 확산 모델은 기존 데이터의 분포를 학습해 새로운 데이터를 생성하는 AI 모델이다. 
 RF디퓨전3는 또 다른 단백질 구조 예측 프로그램인 '알파폴드3'의 네트워크를 참고해 개발됐다. RF디퓨전3는 아미노산 하나를 최대 14개의 원자로 표현하고 각 원자의 3차원 좌표를 직접 조정해 새로운 단백질 구조를 설계한다.
 연구팀은 효소가 화학반응을 촉진하는 활성 부위를 정밀하게 설계할 수 있도록 했다. 효소는 생체 내에서 일어나는 각종 화학 반응의 속도를 높여주는 생체 촉매 역할을 하는 단백질의 일종이다. 
 연구자가 반응에 필요한 원자들의 위치뿐 아니라 수소 결합 형성 조건, 특정 원자가 단백질 내부에 위치하는 정도 등을 지정하면 RF디퓨전3가 이를 충족하는 단백질 구조를 생성한다.
 기존 효소의 활성 부위 41개를 대상으로 설계 성능을 비교한 결과, RF디퓨전3는 37개 사례에서 RF디퓨전2보다 우수한 성능을 보였다. 단백질 구조를 생성하는 속도도 기존 RF디퓨전2보다 약 10배 빨랐다.
 RF디퓨전3가 설계한 파라옥손(paraoxon) 분해 효소와 펩타이드를 절단하는 효소는 실제 실험에서 원하는 화학반응을 수행했다. 연구팀은 "RF디퓨전3는 앞으로 다양한 생체분자 설계 과제와 응용 분야에서 폭넓게 활용될 것"이라고 밝혔다.  
 &lt;참고자료&gt; doi: 10.1126/science.aeh2982
 [김소연 기자 lecia@donga.com]
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