검색

구글 딥마인드가 인간 게놈의 모든 단일 변이 효과를 예측한 지도를 공개했어요. 90억 개 변이, 데이터 용량만 1페타바이트로 알파폴드보다 30배 커요. 희귀질환 연구부터 신약 개발까지, 활용 범위가 꽤 넓어 보입니다.

이번엔 스케일이 좀 남달라요. 구글 딥마인드가 알파지놈 아틀라스(AlphaGenome Atlas)라는 걸 공개했는데, 규모부터 보면 압도적이에요 📊.

인간 게놈에서 일어날 수 있는 모든 단일 염기 변이, 그러니까 DNA 문자 하나가 바뀌는 경우의 수를 전부 계산했다고 해요. 그 숫자가 무려 90억 개. 여기에 작년 런던에서 공개했던 AI 모델 알파지놈을 돌려서 각 변이가 유전자 발현이나 조절에 어떤 영향을 미치는지 미리 다 예측해 놨다는 거죠. 그렇게 나온 데이터셋 용량이 1페타바이트인데, 이게 알파폴드 데이터베이스보다 30배 넘는 규모라고 하네요. 페이지로 치면 대략 5000억 페이지 분량이라니, 사실 감이 잘 안 올 정도예요.

여기에 더해서 AVI 스코어(AlphaGenome Variant Impact)라는 지표도 같이 내놨어요. 원래 단백질 구조를 바꾸는 변이는 알파미센스로, 조절 부위 변이는 알파지놈으로 따로 봐야 했는데, 이 둘을 하나의 숫자로 합쳐서 연구자들이 좀 더 쉽게 변이를 해석할 수 있게 만든 거예요.

공개 방식도 꽤 열려 있어요. 비상업적 연구 목적이면 웹 포털에서 바로 찾아볼 수 있고, API로도 붙일 수 있고, 심지어 구글 안티그래비티(Antigravity)의 스킬로도 탑재됐다고 하네요. 상업적 라이선스는 별도로 협의하는 구조인 것 같고요.

실제로 브로드 연구소랑 엑서터 팀이 초기 테스트를 해봤는데, 기존에 놓쳤던 DNM1 관련 희귀질환 변이를 하나 새로 잡아냈고, UK 바이오뱅크 데이터에서 비암호화 영역 유전 연관성도 22%나 더 찾아냈다고 해요. 숫자만 보면 꽤 실질적인 임팩트네요.

개인적으로는 이게 알파폴드 때랑 비슷한 궤적을 그릴지가 궁금해요. 알파폴드가 단백질 구조 예측의 판을 완전히 바꿔놨잖아요. 이번에도 게놈 변이 해석 쪽에서 비슷한 역할을 할 수 있을지, 아니면 예측은 예측일 뿐이고 결국 습식 실험 검증이 병목으로 남을지는 좀 더 지켜봐야 할 것 같아요 🔬. 그래도 희귀질환 진단처럼 지금 당장 답답한 영역에서는 분명 도움이 될 거라고 봐요.

1페타바이트짜리 지도를 손에 쥔 연구자들이 앞으로 뭘 찾아낼지, 다음 몇 달 사이 관련

구글 딥마인드가 노벨상까지 받은 알파폴드 팀을 사실상 해체했어요. 핵심 저자의 약 25%가 회사를 완전히 떠났고 나머지는 제미나이로 재배치됐어요. 존 점퍼 등 주요 연구자들은 경쟁사 앤트로픽으로 넘어갔어요.

알파폴드, 단백질 구조를 예측해서 2024년 노벨 화학상까지 받은 그 프로젝트 기억하시나요. 데미스 하사비스와 존 점퍼가 함께 받았던, 딥마인드 역사상 가장 상징적인 성과였죠. 근데 그 팀이 최근 1년 사이 거의 흩어졌다고 해요. 😮

보도에 따르면 알파폴드 원 논문 저자 중 핵심 정규직 인력의 약 25%가 아예 구글을 떠났고, 나머지 대다수도 제미나이 관련 프로젝트나 효소 설계, 핵융합, 유전체학 같은 다른 영역으로 재배치됐대요. 일부는 알파벳 산하 신약 개발 자회사인 아이소모픽 랩스로 옮겨갔고요. 사실상 "알파폴드팀"이라는 조직 자체가 더는 예전 형태로 존재하지 않는 셈이에요.

가장 눈에 띄는 건 이탈 방향이에요. 존 점퍼 — 부사장 겸 엔지니어링 펠로우였던 인물인데, 지난 6월 동료 몇 명과 함께 회사를 나가서 향한 곳이 다름 아닌 앤트로픽이었거든요. 요나스 아들러, 알렉산더 프리첼 같은 알파폴드 동료 연구자들도 같은 길을 갔고요. 구글 내부 관계자는 이들을 "핵심적이고 중요한 인물들"이라 표현하면서 이탈 자체에 놀랐다는 반응을 보였다고 해요.

딥마인드 리서치 부사장 푸시미트 콜리는 이번 재편에 대해 "전략이 진화했다"는 짧은 코멘트를 남겼어요. 단일 과학 난제를 오래 붙잡고 파는 방식에서 벗어나, 제미나이가 중심이 된 자동화된 과학 연구 시스템 쪽으로 자원을 옮기고 있다는 설명이었죠.

그렇다고 알파폴드가 완전히 사라지는 건 아니에요. 2억 개가 넘는 단백질 구조 예측 결과를 담은 알파폴드 데이터베이스는 여전히 무료로 공개돼 있고, 신약 개발이나 백신 연구, 퇴행성 뇌질환 연구에 지금도 쓰이고 있어요. 다만 이걸 계속 갱신하고 발전시킬 '전담팀'이 예전 같은 규모로는 더 이상 존재하지 않는다는 게 이번 소식의 핵심이죠.

솔직히 이 흐름이 좀 씁쓸하기도 해요. 과학사에 남을 성과를 낸 팀을 만들어놓고, 그 인재들이 결국 대형언어모델 경쟁이 격해지는 타이밍에 다른 회사로, 혹은 다른 과제로 흩어지는 걸 보면요. 구글 입장에서는 제미나이 경쟁이 워낙 치열하니 자원 재배치가 합리적인 선택이었겠지만, 기초과학 프로젝트에 쏟는 장기 투자가 상업적 압박 앞에서 얼마나 버틸 수