NVIDIA·DeepMind, 2800개 바이러스 3D 구조 공개… 팬데믹 대비 가속

NVIDIA, Google DeepMind, 유럽분자생물학연구소(EMBL-EBI)가 2,800개 이상의 바이러스 단백질 복합체에 대한 예측 3D 구조를 공개했습니다. 이 오픈 데이터셋은 AlphaFold Database를 통해 제공되며, SARS-CoV-2보다 사전 연구가 부족한 바이러스로 인한 미래 팬데믹에 대비해 과학자들이 빠르게 대응할 수 있도록 돕는 것이 목표입니다.

구조 예측 가속화

해당 구조는 AlphaFold2를 기반으로 추론되었으며, NVIDIA BioNeMo Inference Runtime으로 최적화되어 수천 개의 바이러스 프로테옴 규모로 예측을 확장할 수 있었습니다. 수년과 수천 달러의 비용이 드는 X선 결정학 같은 전통적 방법과 달리, 이 AI 기반 접근법은 몇 분 만에 구조를 예측합니다. NVIDIA는 연구자들이 자체 단백질 타겟의 3D 구조를 생성할 수 있도록 BioNeMo Structure Prediction Pipeline도 오픈 소스로 공개했습니다.

새로운 과학적 통찰

데이터셋 내 단백질 상호작용의 약 **30%**는 과학계에 완전히 새로운 것으로, Protein Data Bank에 기록된 적 없는 형태를 문서화했습니다. 이 프로젝트는 감기 바이러스부터 Mpox 같은 신종 위협까지 인간을 감염시키는 바이러스 가족을 체계적으로 다뤘습니다. 예측 결과는 신뢰도 수준별로 라벨링되었으며, 고립된 분자가 아닌 바이러스 복합체 내 단백질 상호작용을 이해하기 위한 가설 생성 엔진으로 활용될 예정입니다.

글로벌 협력 및 접근성

이번 이니셔티브에는 전염병 대비 혁신 연합(CEPI), 서울대학교, 성균관대학교, 스위스 생정보학 연구소, 글래스고 대학교가 참여했습니다. 이번 공개는 뉴욕에서 열리는 유엔 총회 팬데믹 예방 회의와 동시에 진행되었습니다. 데이터를 오픈함으로써 자원 부족 환경의 과학자들이 진단, 치료제, 백신 개발 장벽을 낮추고 개발 속도를 높이는 것을 목표로 합니다.