NVIDIA·Google DeepMind, 팬데믹 대응 가속화 위해 2,800종 이상 바이러스의 단백질 복합체 구조 규명
NVIDIA, Google DeepMind, EMBL-EBI가 주도하는 글로벌 연합이 신약 및 백신 개발을 지원하기 위해 2,800종 이상의 바이러스에 대한 3D 단백질 복합체 예측 모델을 공개했다. NVIDIA BioNeMo 런타임으로 가속화된 이번 연구에서 새롭게 지도화된 단백질 상호작용의 약 30%는 기존 과학계에 알려지지 않았던 구조다.
2,800종의 병원체 대상 바이러스 위협 대응하는 오픈 AI 모델
NVIDIA는 2026년 9월 24일 Google DeepMind, 유럽분자생물학연구소 산하 유럽생물정보학연구소(EMBL-EBI)와의 파트너십을 통해 2,800종 이상의 바이러스에 걸친 단백질 복합체의 3D 예측 구조를 공개했다고 발표했다. 해당 데이터셋은 AlphaFold Database의 팬데믹 대비 포털(Pandemic Preparedness Portal)을 통해 전 세계 과학계에 무료로 공개된다.
이번 이니셔티브에는 전염병대비혁신연합(CEPI), 영국 의학연구위원회(MRC)-글래스고 대학교 바이러스 연구 센터, 스위스 생물정보학 연구소, 서울대학교, 성균관대학교 등이 참여하는 광범위한 국제 연구 컨소시엄이 함께했다. NVIDIA는 데이터셋 공개와 더불어 연구진이 맞춤형 단백질 서열을 3D 구조 예측으로 변환할 수 있도록 지원하는 GPU 가속 기반 BioNeMo Structure Prediction Pipeline도 공개했다.
BioNeMo 기반 AlphaFold2 확장으로 미지의 상호작용 지도화
전체 바이러스 프로테옴(단백질체)을 대규모로 모델링하기 위해 연구팀은 GPU 가속을 지원하는 NVIDIA BioNeMo Inference Runtime을 활용해 Google DeepMind의 AlphaFold2를 구동했다. X선 결정학과 결합된 단백질 결정화 등 기존 실험 방식은 타깃당 수년의 시간과 수천 달러의 비용이 소요될 수 있는 반면, 최적화된 AlphaFold2 파이프라인은 단 몇 분 만에 예측 결과를 도출한다.
이번 프로젝트는 바이러스가 핵심 생물학적 기능을 수행하는 데 사용하는 상호작용 단백질의 집합체인 단백질 복합체에 집중했다. 이러한 분자 복합체는 치료제 및 예방 백신 설계를 위해 필요한 정확한 타깃 부위가 되는 경우가 많다. 연구진은 단순 감기 바이러스 변종부터 엠폭스(Mpox)와 같은 고위험 병원체에 이르기까지 인간을 감염시킬 수 있는 바이러스군을 전반적으로 조사했다.
특히 지도화된 단백질 상호작용의 약 30%는 실험적으로 검증된 단백질 구조의 공개 저장소인 단백질 데이터 은행(Protein Data Bank)에 한 번도 기록된 적 없는 형태와 배열을 나타낸다. 데이터베이스의 모든 예측 결과에는 실험실 검증을 돕기 위해 알고리즘 신뢰도 점수가 함께 표시된다.
크리스 달라고(Chris Dallago) NVIDIA 디지털 바이올로지 응용 연구 과학 팀 리드는 "이 데이터베이스는 가설 설정을 위한 엔진"이라며 "생물학자와 AI 커뮤니티가 단일 분자뿐 아니라 복합체 단위로 단백질 상호작용을 연구할 수 있도록 지원함으로써 분야 전체가 발전할 수 있도록 돕고 있다"고 밝혔다.
이번 연구에 협력한 조 그로브(Joe Grove) 글래스고 대학교 분자바이러스학 교수는 "다음 팬데믹이 닥칠 때 예상치 못한 일이 발생할 수 있으며, 코로나19 때 보유했던 수준의 지식이 부족할 수도 있다"며 "우리가 하려는 것은 이러한 지식을 미리 비축해 두는 것"이라고 덧붙였다.
2억 6천만 개 이상의 구조로 확장된 AlphaFold, 미래 감염병 선제 대응
이번 공개는 뉴욕에서 세계경제포럼(WEF) 주최로 열린 유엔 총회 회의에서 글로벌 팬데믹 예방, 대비 및 대응 방안을 논의하는 시점에 맞춰 이루어졌다. 세계개발센터(Center for Global Development)의 데이터에 따르면 2050년까지 인류가 코로나19 수준의 팬데믹을 겪을 확률이 약 50%로 추정되어 이번 연구의 시급성이 더욱 강조된다.
이번 공개를 통해 AlphaFold Database는 2억 6천만 개 이상의 예측 단백질 및 단백질 복합체로 확장되었으며, 이는 현대 생물학에 알려진 목록화된 단백질의 거의 전부에 해당한다.
조 매킨타이어(Jo McEntyre) EMBL-EBI 임시 디렉터는 독점적 제한 없이 데이터를 공개하는 것이 방역 최전선 팀들에게 매우 중요하다고 강조했다. 그는 "이 데이터셋은 연구가 덜 된 바이러스까지 포괄하고 있어, 감염병 발발 현장을 직접 마주하고 있는 자원이 부족한 환경의 과학자들에게 진입 장벽을 낮춰준다"고 설명했다.
