딥러닝 기반 단백질 구조예측 인공지능 연구를 이 딥러닝 기반 단백질 구조예측 인공지능 연구를 이끄는 2024 노벨화학상 수상자 데이비드 베이커 교수. photo cen.acs.org19세기 초 영국에서 방직기가 등장하자 방직공들은 기계를 때려부수는 폭동을 일으켰다. 훗날 러다이트운동(Luddite movement)이라 불리게 된 사건인데, 쉼 없이 돌아갈 수 있는 효율적인 기계가 인간 노동을 대체하는 것에 대한 최초의 반발이었다. 근래에는 인공지능(AI)이 이런 공포감을 부추기고 있지만, 생물학 분야로 넘어오면 사정은 조금 다르다. 인간이 만들어낸 가장 뛰어난 기계나 노벨상을 받을 정도로 탁월한 화학반응도 생물체 수준의 효율을 내고 있지는 못해서다. 가장 단순한 예가 최근 미국에서 품귀 현상을 빚고 있는 계란이다.계란이 어떻게 만들어지는가? 닭이 절로 알을 낳으니 이를 단순한 과정이라 이해할 수도 있지만, 실제로 이를 기계를 통해 혹은 화학적으로 만든다는 건 굉장히 어려운 일이다. 원론적으로야 계란에 포함된 단백질도 화학적으로 합성할 수 있기는 하다. 그런데 연구실에서 화학적으로 단백질 1g을 합성하는 데 드는 비용은 약 600달러(약 80만원) 정도니, 50g짜리 계란 한 알을 합성하는 데는 못 해도 4000만원 정도의 금액이 든다. 그 돈이면 차라리 작은 양계장을 차리고도 남을 비용이다. 상황이 이러니 19세기 방직공과 달리 21세기에도 암탉은 대체될 가능성이 낮다.암탉만이 아니다. 햇빛과 물, 흙, 공기만으로 인간이 먹을 수 있는 식량을 만들어내는 각종 농작물은 물론 풀만 먹고도 양질의 단백질을 만들어낼 줄 아는 가축도 대체되기 어려운 건 마찬가지다. 그러니 그간 생물학이 집중한 건 통상의 기계화와 같은 방식이 아니라 생명체를 일종의 생체기계로 인식해 이들이 더 효율적인 형태로 원하는 산물을 생산하게끔 하는 육종(育種)이었다. 종 자체를 교배를 통해 개량하는 투박한 방식이지만, 더 효율적인 방법이 없는 상황에서 남은 유일한 대안이었다. 하지만 20세기 후반에 개발된 각종 유전공학 기술이 상황을 바꿨다.육종을 넘어선 유전자 개량의 시대유전공학 기술을 이용한 유전자 개량은 원하는 유전자를 직접 생물 종에 도입하거나, 불필요한 유전자를 선택해 제거하는 고도로 발달된 작업이다. 일정 부분 교배 시의 운(運)에 기대야만 하는 육종과는 다르게 유전자 편집은 비교적 확정적으로 이루어진다. 그만큼 원하는 특징을 가진 종을 만드는 데 걸리는 시간을 획기적으로 단축할 수 있다. 그야말로

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