[어환희의 혁신창업의 길] 노벨상감 알아본 선견지명 살려 AI 신약 개발...

[연중 기획 혁신창업의 길] R&D 패러독스 극복하자 〈104〉 갤럭스 석차옥 대표

어환희 IT산업부 기자

‘알파고의 아버지’ 데미스 허사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)가 과학기술정보통신부와 인공지능(AI) 협력 협약(MOU)을 맺은 지난달 27일. 협약식 직후 비공개로 이어진 후속 논의 자리에 석차옥(56) 갤럭스 대표가 한국 측 전문가 자격으로 참석했다.

23년 차 서울대 화학부 교수이자 국가AI전략위원회 과학인재분과장을 맡고 있는 그지만, 이 자리엔 그보다 각별한 인연이 있었다. 그는 2018년과 2020년, 한국인으로서 유일하게 국제 단백질 구조 예측 대회(CASP) 심사위원으로 ‘알파폴드’를 직접 평가했다. 2년 전 허사비스에게 노벨화학상을 안겨준 단백질 구조 예측 AI 알파폴드의 등장을 누구보다 생생히 기억하고 있는 이유다.

국제대회 심사하며 방향 확신

수십 만 개 항체 후보 실험 없이

AI로 암 항체 설계 기술 개발

전 세계 기술 보유사 10곳 안 돼

지난 4일 서울 관악구 갤럭스 본사에서 중앙일보와 인터뷰 중인 석차옥 갤럭스 대표. 갤럭스는 AI로 항체를 설계해 신약 후보 물질을 발굴한다. 장진영 기자

지난 4일 서울 관악구 갤럭스 본사에서 만난 석 대표는 “2018년 알파폴드1을 심사하고, 2년 뒤 성능이 비약적으로 향상된 알파폴드2를 봤을 때 굉장히 흥분했다”면서 “데이터와 물리화학적 통찰을 결합하는 방향이 맞다는 확신이 섰다”고 말했다. 알파폴드2를 접하기 한 달 전인 2020년 9월 제자 셋과 창업한 갤럭스는 그 확신을 현실에 실현하는 통로가 됐다. 갤럭스는 항암제 등에 쓰이는 단백질 치료제 항체를 AI로 처음부터 설계해 신약 후보 물질을 발굴하는 회사다.

제자들이 제안해 함께 창업

Q : 제자들과 함께 창업했다.

A :

“원래 창업 생각이 전혀 없었다. 30년 가까이 단백질 분자 연구를 해왔지만, 산업에서 활용하려면 시간이 필요하다고 봤기 때문이다. 연구가 성숙해지고, 때가 되면 누군가 창업할 거라고 막연하게 생각했었는데, 제자 셋이 찾아와 창업을 제안했다. 훌륭한 제자들과 함께라면 뭐든 할 수 있겠다 생각했다.”

Q : 어떤 제자들인가.

A :

“공동창업자는 총 4명이다. 먼저 당시 박사과정 졸업을 앞두고 있었던 박태용 부사장은 현재 경영과 사업 개발을 맡고 있다. 연구실에 있었던 양진솔·원종훈 전무는 AI 기술 개발을 맡고 있다. 저는 나머지를 맡고 있다고 해야 할까. (웃음) 교수 혼자 창업해서 다 하는 건 정말 힘든 일인데, 이들 덕에 지금까지 왔다. 가끔 창업 조언을 구하는 이들이 있는데, 역할 분담이 잘 돼야 하고 사업 모델에 대한 고민을 계속해야 한다고 조언한다.”

Q : 2004년부터 서울대 화학부 교수로 일하고 있다. 병행은 힘들지 않나.

A :

“물론 쉽지 않다. 한때 학생도 안 받고, 휴직해야 하나 진지하게 고민한 적도 있었다. 최근엔 마음이 많이 바뀌었다. 회사는 한 목표에 리소스(자원)를 집중적으로 쏟아붓는 곳이지만, 학교는 가능성을 탐색할 수 있는 훨씬 더 넓은 공간이다. 두 곳이 서로 다른 역할을 한다고 생각하니 병행해야 할 이유가 생겼다. 또 타 분야 교수들과 새 관점을 찾아가는 과정 자체도 자극이 된다.”

지난 6일 제17회 홍진기창조인상 과학기술 부문 수상자로 선정된 백민경 서울대 생명과학부 교수도 석 대표의 오랜 제자다. 학부부터 박사까지 서울대 화학과에서 배우고 석 대표 연구실을 거친 뒤, 2024년 노벨화학상 수상자 데이비드 베이커 연구실에서 단백질 구조 예측 AI ‘로제타폴드’ 개발에 참여했다. 서울대로 돌아와 현재 석 대표와 함께 서울대 바이오 인공지능 연구센터에서 연구를 이어가고 있다. 석 대표는 “다른 연구자를 무조건 좇지 않고 자신만의 길을 가는 것이 연구 철학인데, 백 교수도 그런 면에서 생각이 같다”며 “제자이자 좋은 연구 동료”라고 말했다.

알파폴드 충격, 드노보 개발의 초석

Q : 창업 후 자리 잡기까지는 어땠나.

A :

“처음엔 기술이 실험실 밖에서 통하는지 증명하는 데 집중했다. 쉽지 않았다. 물리화학자로서 기존에 나온 수식이나 개념을 그대로 적용해야 한다는 강박이 있었는데, 알파폴드2를 보면서 AI와 데이터 관점에서 생각해야 한다는 사실을 깨달았다. 그렇게 2~3년 기술 개발에 집중했고, 2024년부터 드노보(de novo) 항체 설계에서 처음으로 성과를 냈다.”