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[IT뉴스]알츠하이머에 암까지…아이온큐, 양자컴퓨터기반 단백질 구조 예측

온카뱅크관리자

2025-06-17 09:37:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">양자 알고리즘으로 복잡한 생체 구조 계산…난치병 연구 새 길</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="Z5Fl1SXDn8">
          <p contents-hash="90f92918971d4c187b790f89872b97fbb9405e8925e709b17d0e98c5f0f7acfe" dmcf-pid="513StvZwi4" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=남혁우 기자)아이온큐(IonQ)가 양자컴퓨터를 활용해 단백질 구조 예측에 성공하며 암과 알츠하이머, 파킨슨병 같은 난치성 질환 연구에 새로운 가능성을 제시했다.</p>
          <p contents-hash="6ac3dfe702ff7ab6361b4169806be2cb5cc420cd3b218e23f8c9fd003d9f826e" dmcf-pid="1dnVJfRunf" dmcf-ptype="general">17일 아이온큐와 키푸 퀀텀 공동 연구팀은 '전면 연결형 트랩트 이온 양자컴퓨터를 활용한 단백질 접힘(Protein folding with an all-to-all trapped-ion quantum computer)'이라는 제목의 논문을 아카이브에 게재했다.</p>
          <p contents-hash="98ad38acbc45678c08c5a8b4941ff0697fd77b2c9219b1e7acbbcdce6cf7c249" dmcf-pid="tJLfi4e7JV" dmcf-ptype="general">단백질 접힘은 아미노산 사슬이 생물학적으로 기능하는 3차원 구조로 접히는 과정으로 각 단백질의 생물학적 역할과 밀접한 관련이 있다. 이 과정을 정확히 예측하는 것은 알츠하이머, 파킨슨병 등 퇴행성 질환의 연구나 신약 개발에 핵심적이다. 그러나 계산 복잡성이 매우 높아 일반 컴퓨터로는 해결이 어려운 문제로 여겨져 왔다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="b39eb4c3e0f1c274f69baf74c4be8ee8368f86f6c07a4f3c2e6b768246cf95d1" dmcf-pid="Fio4n8dzi2" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="아이온큐의 양자컴퓨터 '포르테 엔터프라이즈(이미지=아이온큐)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202506/17/ZDNetKorea/20250617092922730mvmy.png" data-org-width="640" dmcf-mid="XTpT3y1mi6" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202506/17/ZDNetKorea/20250617092922730mvmy.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            아이온큐의 양자컴퓨터 '포르테 엔터프라이즈(이미지=아이온큐)
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="580cb470a8cc3bb16f2e64bc4d628cd04f5829d6a2ca52aba75f5cd61b732620" dmcf-pid="3ng8L6JqR9" dmcf-ptype="general">다양한 기업과 업계에서 이를 극복하기 위한 다양한 접근이 시도돼 왔다. 구글 딥마인드는 인공지능(AI) 기반 단백질 예측 시스템인 알파폴드(AlphaFold)를 통해 단백질의 3차원 구조 예측 정확도를 크게 향상시켰다. 이 성과로 딥마인드는 2024년 노벨 화학상을 수상했다.</p>
          <p contents-hash="cd9ee4440ff02d32cb9a3d7bf4247c42ffbd2a0ff5870518a63699830e154fe1" dmcf-pid="0La6oPiBdK" dmcf-ptype="general">아이온큐 연구팀은 이 문제를 양자컴퓨터로 해결하고자 했으며 최대 12개의 아미노산으로 구성된 단백질 서열의 접힘 구조를 양자 알고리즘을 이용해 예측하는 데 성공했다고 밝혔다. 이는 현재까지 실제 양자 하드웨어로 구현된 단백질 접힘 실험 중 가장 복잡한 사례로 평가된다.</p>
          <p contents-hash="630ffc88cc3d7efbadec07c43bba3fbcb9aa258f7efc8ba59e9d76b89956d28c" dmcf-pid="poNPgQnbdb" dmcf-ptype="general">연구팀은 고차 이진 최적화(HUBO) 방식을 사용해 문제를 수학적으로 모델링했다. 이는 단백질이 어떻게 접히는지를 결정하는 수많은 가능성을 동시에 고려해야 하는 문제로 고전 컴퓨터로는 처리에 한계가 있다. 연구팀은 이 복잡한 계산을 해결하기 위해 IonQ의 트랩트 이온 양자컴퓨터와 양자 최적화 알고리즘을 활용했다.</p>
          <p contents-hash="d6f25aba97f6e0bc14233942efb66424e3d46dedcc6cc93e8d6c23d42fa6defc" dmcf-pid="UgjQaxLKJB" dmcf-ptype="general">이 방식으로 연구팀은 세 가지 짧은 단백질 서열을 대상으로 실험을 진행했으며 모두에서 정확한 접힘 구조 또는 이에 매우 근접한 결과를 도출했다. 특히 아미노산이 12개에 이르는 복잡한 단백질 구조를 정확히 계산한 것은 트랩트 이온 양자컴퓨터로는 처음으로 지금까지 이 방식으로 다룬 단백질 실험 중 가장 큰 규모다.</p>
          <p contents-hash="896f119914d0c2b8317640f3ff1e7c4f263b910738e036652afb43ea972a16ae" dmcf-pid="uaAxNMo9Jq" dmcf-ptype="general">연구진은 이번 성과가 양자컴퓨터가 단순한 이론적 장비를 넘어, 현실의 생명과학 문제를 해결할 수 있는 실용적 도구로 진입했음을 보여주는 이정표라고 평가했다.</p>
          <p contents-hash="5c70035512031a2810b0e9741899003849916cc4356366bddf8adfd021d321b0" dmcf-pid="7NcMjRg2Mz" dmcf-ptype="general">또 향후 큐비트 수가 증가하고 알고리즘이 고도화되면 지금보다 훨씬 복잡한 단백질 구조 예측이나 대규모 약물 타깃 발굴도 가능할 것으로 기대했다.</p>
          <p contents-hash="0bbb0338adf20f5a53280f47ee9ce0afeaf954d4ec66851900653eebffd1276e" dmcf-pid="zjkRAeaVi7" dmcf-ptype="general">논문 공동 저자인 세바스찬 로메로는 "이번 실험은 단백질 접힘이라는 매우 복잡한 문제를, 기존 컴퓨터가 아닌 양자컴퓨터로 직접 풀어낸 최초의 대규모 사례 중 하나"라며 "앞으로 신약 개발이나 질병 연구에서 양자컴퓨팅이 실제 연구 도구로 사용되는 시대가 열릴 것"이라고 강조했다.</p>
          <p contents-hash="71c962121f3ea015159828a1f7e0be8b9d8b6cb8b39d00f04c412047eb055f8c" dmcf-pid="qAEecdNfiu" dmcf-ptype="general">남혁우 기자(firstblood@zdnet.co.kr)</p>
         </section> 
        </div> 
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