구글 딥마인드(Google DeepMind)의 AI 모델 ‘알파폴드(AlphaFold)’가 단백질 구조 예측이라는 생물학계의 오랜 난제를 해결한 지 5주년을 맞으면서, 지난 5년 동안의 성과와 영향력이 다시금 주목받고 있다. 알파폴드는 지난 50년간 학계가 풀지 못한 문제를 해결하며 생명과학 연구의 방식을 근본적으로 바꿔 놓았고, 현재는 연구 인프라로 자리 잡아 전 세계 연구자들의 필수 도구로 활용되고 있다.

구글 딥마인드에 따르면 알파폴드 데이터베이스는 현재 190여 개국에서 300만 명 이상의 연구자가 이용하고 있으며, 한국에서도 약 8만 명의 연구자가 활용 중이다. 이는 아시아·태평양 지역에서 알파폴드를 가장 적극적으로 도입한 국가 중 하나로 꼽히는 기록이다.

알파폴드 5주년을 맞아 딥마인드는 개발 과정과 성과를 담은 콘텐츠와 연구 자료를 공개했다. 먼저 ‘알파고(AlphaGo)’ 다큐멘터리를 연출했던 그렉 코스(Greg Kohs) 감독이 메가폰을 잡은 신작 ‘The Thinking Game’이 유튜브를 통해 공개됐다. 이번 다큐멘터리는 데미스 하사비스(Demis Hassabis)와 존 점퍼(John Jumper) 등 알파폴드 개발 핵심 인물들의 치열한 연구와 도전 기록을 담아 AI 과학 혁신의 이면을 생생하게 전달한다.

또한 과학 및 혁신 정책 연구기관인 이노베이션 성장 연구소(Innovation Growth Lab, IGL)는 500만 건이 넘는 학술 출판물, 임상 기사, 특허를 분석한 독립 연구 보고서를 발표하며 알파폴드 2가 생물학 분야에 미친 정량적 효과를 제시했다. 이 보고서는 구글 딥마인드의 의뢰로 진행됐지만 연구 수행과 편집은 전적으로 IGL이 독립적으로 진행한 것이 특징이다.

보고서에 따르면 알파폴드는 연구 속도를 획기적으로 개선하며 기존 연구 기간을 수년에서 단 몇 시간 수준으로 단축했다. 이에 따라 연구 비용과 실험 인프라의 진입 장벽이 크게 낮아졌고, 연구자들이 더 빠르게 가설을 검증하고 실험을 설계할 수 있게 됐다. 또한 알파폴드 2를 활용한 연구자는 타 연구 도구 사용자 대비 실험적 단백질 구조 규명 비율이 45~49% 더 높은 것으로 분석됐다.

질병 연구 분야에서도 알파폴드는 큰 영향을 미쳤다. 보고서는 알파폴드 2를 이용한 연구자들의 질병 관련 논문 출판률이 기존 대비 약 두 배(100%) 증가했다고 밝혔다. 임상 연구 인용 측면에서도 알파폴드 2 기반 논문이 타 AI 도구 활용 논문보다 두 배 더 많이 인용되는 경향이 나타났다.

특허 분야 역시 알파폴드의 영향력이 두드러졌다. 알파폴드 2 기반 연구의 특허 인용 수는 평균 36.8% 증가했으며, 이를 통해 고품질 특허 생산에 직접적으로 기여한 것으로 나타났다. 이는 AI 기반 단백질 구조 예측이 신약 개발, 바이오 소재, 질병 기전 연구 등 여러 분야의 기술 혁신을 촉진하고 있음을 보여준다.

알파폴드가 등장한 지난 5년은 생명과학 연구의 패러다임이 바뀐 시기로 평가받고 있다. 데이터를 기반으로 입증된 이번 보고서는 AI가 과학 연구의 중심 도구로 자리 잡았다는 사실을 다시 한번 확인시킨다. 구글 딥마인드가 공개한 다큐멘터리와 성과 자료는 알파폴드가 만들어낸 혁신의 궤적을 되돌아보게 하며, AI 기반 과학 연구의 다음 5년을 향한 기대감을 높이고 있다.

이준문 기자/jun@newstap.co.kr

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