노벨상 수상자 베이커 팀 Nature 중대 발표: AI로 처음부터 원자 정밀도 항체 설계, 4450억 달러 규모의 약물 시장 재편
뉴스 요약
노벨 화학상 수상자 데이비드 베이커(David Baker) 팀이 인공지능 항체 설계 분야에서 혁명적인 돌파구를 마련했습니다. 그들의 최신 연구는 《네이처(Nature)》지에 발표되었으며, 원자 수준의 정밀도로 새로운 항체 분자를 처음부터 설계하는 데 성공하여 암, 감염병 등 주요 질병 치료를 위한 새로운 길을 열었습니다. 이 연구는 계산 생물학과 신약 개발이 새로운 시대로 진입했음을 알리는 중요한 이정표입니다.
워싱턴 대학교, 2025년 11월 5일 – 2024년 노벨 화학상을 수상한 지 불과 한 달 만에, 워싱턴 대학교 단백질 설계 연구소 소장 데이비드 베이커(David Baker) 교수의 연구실이 다시 한번 과학계를 뒤흔들었습니다. 그들은 최고 학술지 《네이처(Nature)》에 발표된 최신 연구 논문에서 의약 산업의 판도를 바꿀 중대한 돌파구를 선언했습니다. 바로 인공지능 기술을 활용하여 질병 관련 분자를 정밀하게 표적화할 수 있는 항체를 처음부터 설계하는 것입니다.
불가능에서 현실로: AI가 항체 개발을 재편하다
항체는 현대 의학의 핵심이며, 전 세계 항체 치료 시장 규모는 향후 5년 내에 4,450억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 그러나 전통적인 항체 개발은 동물 면역, 무작위 스크리닝 또는 환자로부터 항체 분리에 의존하는데, 이러한 방법은 시간과 노력이 많이 들 뿐만 아니라 특정 치료 표적에 대한 이상적인 항체를 얻기 어려운 경우가 많습니다.
베이커 팀의 연구는 이러한 상황을 완전히 바꾸어 놓았습니다. "RFdiffusion을 이용한 원자 수준 정밀도의 드 노보(de novo) 항체 설계(Atomically accurate de novo design of antibodies with RFdiffusion)"라는 제목의 논문은 정교하게 조정된 RFdiffusion 딥러닝 네트워크와 효모 표면 발현 스크리닝 기술을 결합하여 컴퓨터에서 완전히 새로운 항체 분자를 설계하는 방법을 보여주었습니다.
"이것은 기존 작품을 수정하는 것이 아니라 빈 캔버스에 예술 작품을 창조하는 것과 같습니다."라고 연구의 주요 저자 중 한 명이자 전자 현미경(EM) 개발 책임자인 앤드류 보스트(Andrew Borst)는 설명했습니다. "이것은 거대한 도전이었고, 한때는 백일몽이었습니다. 이제 우리는 이 이정표를 달성했으며, 이 연구는 상상할 수 없는 수준으로 계속 발전할 수 있습니다."
기술적 돌파구: 6개의 상보성 결정 영역(CDR)의 정밀 설계
이 연구의 가장 놀라운 성과 중 하나는 6개의 새로운 상보성 결정 영역(CDR)을 가진 완전한 항체 분자를 성공적으로 설계했다는 것입니다. CDR은 항체가 표적을 인식하고 결합하는 핵심 영역으로, 항체의 "손가락"에 해당하며 특정 질병 관련 분자를 원자 수준의 정밀도로 포착해야 합니다.
연구팀은 여러 질병 관련 표적에 대해 설계 검증을 수행했습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
- 클로스트리듐 디피실레 독소 B (Clostridium difficile TcdB)
- 인플루엔자 바이러스 헤마글루티닌
- 코로나19 바이러스 수용체 결합 도메인
- 호흡기세포융합바이러스
극저온 전자 현미경(Cryo-EM) 기술을 통해 연구원들은 설계된 항체 분자가 계산 모델과 높은 일치도를 보이며, 구조 정밀도가 0.2에서 1.1 옹스트롬(1 옹스트롬 = 10^-10 미터)에 달함을 확인했습니다. 이러한 원자 수준의 설계 정확도는 전례가 없는 것입니다.
인플루엔자 바이러스에 대한 단일 도메인 항체(VHH)는 78나노몰(nM)의 결합 친화도를 보였고, 클로스트리듐 디피실레 독소에 대한 항체는 72나노몰의 결합 친화도를 달성했습니다. 더욱 중요한 것은, 이 항체들이 미리 정해진 에피토프에 정확하게 결합하여 시험관 내 실험에서 독소 활성을 성공적으로 중화했다는 점입니다.
실험실에서 임상으로: 신약 개발 과정 가속화
이 기술의 실용성은 충분히 검증되었습니다. 연구팀은 설계된 단일 사슬 가변 단편(scFv)을 완전한 IgG1 항체로 전환했으며, 유사한 결합 친화도(68나노몰)를 유지했습니다. 이는 이 방법이 전체 길이 항체 개발에 직접 적용될 수 있음을 증명하여 임상 적용의 길을 열었습니다.
주목할 점은, 연구원들이 OrthoRep 연속 과변이 시스템을 사용하여 초기 설계된 항체의 결합 친화도를 약 두 자릿수 향상시켜 단일 자릿수 나노몰 또는 서브나노몰 수준에 도달하면서도 원래 설계의 결합 패턴을 유지했다는 것입니다.
더욱 미래 지향적인 것은, 연구팀이 신경모세포종 관련 펩타이드 PHOX2B와 MHC 복합체에 대한 항체를 성공적으로 설계했다는 것입니다. 이 표적은 이전에 전통적인 방법으로는 공략하기 어려웠으며, 새로운 기술은 이 고위험 소아암 치료에 새로운 가능성을 제공합니다.
오픈 소스 정신: 전 세계 연구 커뮤니티에 혜택을 주다
베이커 교수의 일관된 오픈 소스 철학에 따라, 이 연구에 사용된 소프트웨어는 전 세계 학계, 개인 및 상업 사용자를 위해 GitHub에 무료로 공개되었습니다. 이러한 개방형 과학 태도는 전 세계 항체 약물 혁신 및 개발을 가속화할 것입니다.
논문의 제1 저자로는 너새니얼 베넷(Nathaniel Bennett), 조셉 왓슨(Joseph Watson), 로버트 라곳(Robert Ragotte), 앤드류 보스트(Andrew Borst) 등이 있으며, 이들은 모두 워싱턴 대학교 단백질 설계 연구소에서 근무했습니다. 데이비드 베이커 교수가 교신 저자로서 이 연구를 이끌었습니다.
산업적 영향: 생명공학 기업들의 경쟁적 투자
이 획기적인 연구는 생명공학 산업의 높은 관심을 불러일으켰습니다. 단백질 설계 연구소 출신들이 이끄는 자금력이 풍부한 스타트업 자이라 테라퓨틱스(Xaira Therapeutics)는 상업적 운영을 위해 일부 기술 라이선스를 획득했으며, 논문의 여러 저자들이 현재 이 회사에 고용되어 있습니다.
업계 전문가들은 방법론이 개선되고 성공률이 높아짐에 따라 계산 설계 항체가 동물 면역이나 무작위 라이브러리 스크리닝보다 더 빠르고 비용 효율적일 것으로 예상합니다. 이는 항체 치료법으로 치료할 수 있는 임상 표적 및 질병의 수를 증가시킬 것입니다.
미래 전망: AI 기반 정밀 의료 시대
"저는 미래에 대해 매우 기대하고 있습니다."라고 베이커 교수는 노벨상 수상 후 인터뷰에서 말했습니다. "단백질 설계는 세상을 더 나은 곳으로 만들 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있으며, 우리는 이제 막 시작 단계에 불과하다고 생각합니다."
이 연구는 여전히 개선의 여지가 있습니다. 연구팀은 최신 아키텍처 개선, 새로운 생성 모델링 발전, 그리고 비단백질 원자(예: 당화)로의 확장 능력을 통합하면 설계 성공률과 적용 범위가 더욱 향상될 것이라고 지적했습니다.
더욱 기대되는 것은, 논문 발표 후 출시된 알파폴드3(AlphaFold3) 시스템이 후향적 분석 결과 실험 성공률을 크게 높일 수 있음을 보여주었다는 점입니다. 미래에 이러한 개선된 예측 도구를 통합하면 항체 설계의 성공률이 크게 향상될 것입니다.
과학적 의미: 원자 정밀도의 생명 설계
더 넓은 관점에서 볼 때, 이 연구는 합성 생물학의 비약적인 발전을 의미합니다. 인류는 처음으로 자연 진화의 템플릿에 의존하지 않고, 필요에 따라 원자 수준의 정밀도를 가진 기능성 생체 분자를 처음부터 설계할 수 있게 되었습니다.
극저온 전자 현미경 구조 검증 결과, 설계된 인플루엔자 바이러스 항체와 클로스트리듐 디피실레 독소 항체는 고도로 가변적인 H3 루프와 전체 결합 방향을 포함하여 계산 모델과 매우 높은 일치도를 보였으며, 이 구조들은 PDB 데이터베이스의 어떤 알려진 구조와도 매우 다릅니다.
"이것은 구조적으로 검증된 최초의 드 노보(de novo) 설계 항체입니다."라고 논문은 강조합니다. 이 성과는 기술의 실현 가능성을 증명했을 뿐만 아니라, 완전히 새로운 신약 설계 패러다임을 열었습니다.
결론
데이비드 베이커 팀의 이 연구는 계산 생물학, 인공지능, 구조 생물학을 완벽하게 통합하여 인류 건강에 기여할 과학 기술의 거대한 잠재력을 보여주었습니다. 노벨상 수상부터 네이처(Nature)의 주요 논문 발표까지, 베이커 교수는 "과학은 끝이 없다"는 것을 실제 행동으로 보여주었습니다.
기술의 지속적인 개선과 적용의 점진적인 확산에 따라, 우리는 AI 기반 정밀 의료의 새로운 시대가 도래하고 있다고 믿을 만한 충분한 이유가 있습니다. 한때 "약물화 불가능"하다고 여겨졌던 표적들, 그리고 오랫동안 인류를 괴롭혀온 질병들이 머지않아 치료의 희망을 찾을 수 있을 것입니다.
저자 소개
데이비드 베이커(David Baker)는 워싱턴 대학교 생화학 교수, 단백질 설계 연구소 소장, 하워드 휴즈 의학 연구소 연구원입니다. 계산 단백질 설계 분야의 획기적인 공헌으로 2024년 노벨 화학상을 수상했습니다. 640편 이상의 동료 심사 논문을 발표했으며, 100개 이상의 특허를 보유하고 있고, 21개의 생명공학 기업을 공동 설립했습니다.
논문 정보
- 제목: Atomically accurate de novo design of antibodies with RFdiffusion
- 학술지: Nature
- 발표 시간: 2025년 11월 5일
- DOI: 10.1038/s41586-025-09721-5
- 저자: Nathaniel R. Bennett, Joseph L. Watson, Robert J. Ragotte, Andrew J. Borst 및 기타 팀원
예상 독서 시간: 약 8분