1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드

저는 최근 Nature Communications에 Featured articles로 선정된 논문, Protein folding stability estimation with explicit consideration of unfolded states를 게재하였습니다. 본 연구는 생체분자 모델링(Rosetta), 단백질 구조 예측 및 생성(AlphaFold, RoseTTAFold, RFdiffusion), 서열 생성(ProteinMPNN) 등을 포괄하는 분자생물학, 구조생물학 및 인공지능의 융합 분야에 속해 있습니다.

현재 해당 분야는 단순히 대규모 데이터 학습을 통해 모델의 성능을 높이는 단계를 넘어, 물리화학적 원리를 인공지능 모델 설계에 반영하는 방향으로 나아가고 있습니다. 이는 성능 향상뿐만 아니라 생명 현상의 본질적 이해를 가능하게 한다는 점에서 향후 전망이 매우 밝을 것으로 생각합니다.

해당 논문의 연구 또한 위와 같은 동향에 맞게 물리화학적인 원리를 담고자 하였습니다. 인공지능 모델 IFUM(이쁨)은 단백질의 접힘 안정성(folding stability)을 예측하는 모델입니다. 하지만, 단순히 그 값만을 예측하는 것이 아니라, 단백질 풀림 자유에너지(protein unfolding free energy, ΔG)의 정의(ΔG=-RT ln([U]/[F]))에 입각하여 단백질의 접힘 상태(folded state)와 무수히 많은 풀림 상태의 앙상블(unfolded state ensemble)을 2차원 상에서 모델링하여 ΔG값과 함께 예측합니다. 해당 연구에서는 이렇게 풀림 상태를 같이 학습 했을 때 모델의 ΔG값 예측 성능이 향상되는 것을 확인했고, 이를 통해 인공지능 모델에 물리화학적인 원리를 담는 것이 중요함을 확인하였습니다.

연구 과정에서 가장 기억에 남는 에피소드는 모델명을 정할 때였습니다. 치열한 고민과 토의 끝에 'IFUM(이쁨)'이라는 이름을 확정했는데, 작명 과정이 해당 연구의 핵심 아이디어를 정립할 때만큼이나 까다로우면서도 즐거웠던 순간으로 기억됩니다.

2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁드립니다.

저는 한국과학기술연구원 박한범 교수님과 서울대학교 마틴 스타이네거 교수님께 공동지도를 받고 있고, 석박사 통합과정 3년차에 재학중입니다. 제 주 지도교수님이신 박한범 교수님의 연구실(https://sites.google.com/view/hparklab/home)은 단백질을 비롯한 생체분자들을 통해 다양한 구조 기반 신약개발 관련 연구들을 진행하고 있습니다.

3. 연구 활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람

저는 저희 분야의 연구는 실제 실험 연구자들에게 쓰이지 않는다면 상당히 미완성이라고 생각합니다. 그렇기에 항상 실험 연구자들이 바로 쓸 수 있는 연구인지를 고민하는데, 제가 만든 모델이나 방법론 등이 실제 생물학적 실험과 연결되어 유의미한 결과로 이어질 때 큰 보람을 느낍니다.

4. 이 분야로 진학하려는 후배들 또는 유학준비생들에게 도움이 되는 말씀을 해 주신다면?

이 분야(인공지능과 생명과학)를 준비중인 후배님들께 드리고 싶은 말씀이 많습니다.

첫째, 좋은 연구실을 찾는 것이 가장 중요합니다. 다행히 지도교수님은 '뽑기'처럼 운으로 정해지는 것이 아닙니다. 주도적으로 알아보고 선택할 수 있는 영역이므로, 저처럼 적극적으로 탐색하여 본인에게 맞는 최적의 연구 환경을 찾길 바랍니다.

둘째, 연구 자체에 대한 순수한 재미가 있어야 합니다. 컴퓨터를 이용한 연구의 최대 장점은 자원만 받쳐준다면 수많은 사고 실험과 분석을 동시에 수행할 수 있다는 점입니다. 다시 말해, 데이터셋 검증, 입력 정보 혹은 모델 구조에 따른 모델의 성능 변화 등과 같은 당연한 것들을 전부 직접 확인할 수 있습니다. 하지만 연구가 재미없어서 그런 당연한 것들을 확인하지 않는 사례를 종종 보는데, 이는 해당 분야에서 큰 장점을 잃는 것 입니다.

끝으로, 수학과 컴퓨터 기초를 미리 공부하길 추천합니다. 저는 비전공자로서 대학원 진학 후 공부했는데, 학부 시절에 했다면 연구를 훨씬 수월하게 했을 것 같습니다.

5. 연구 활동과 관련된 앞으로의 계획이 있으시다면?

이쁨은 무수히 많은 단백질의 풀림 상태의 앙상블(unfolded state ensemble)을 고분자화학의 Flory random coil 모델을 활용해 2차원 상에서 효과적으로 기술 했다는 점이 가장 흥미로운 컨셉이었다고 생각합니다. 앞으로도 계속 재밌는 컨셉으로 쓸모 있는 연구를 이어가겠습니다.

6. 다른 하시고 싶은 이야기들.....

우선 늘 애정으로 지도해주시는 박한범 교수님께 감사의 말씀을 드립니다. 더불어, 위 연구를 비롯하여 다양한 연구들을 같이 지도 중이신 한국과학기술원 김호민 교수님께 감사의 말씀을 드립니다. 또한, 제 공동 지도교수이신 마틴 스타이네거 교수님께 감사의 말씀을 드립니다. 마지막으로 사랑하는 가족과 이 글에서 직접 언급하지 못한 모든 주변인들께 감사의 말씀을 드리며 마칩니다.