"알파폴드 넘었다"…中 분자지심, AI 신약 OS 공개

중국 AI 신약 개발 기업 분자지심(分子之心)이 AI 기반 바이오 연구개발 운영체제 '몰리큘OS(MoleculeOS)'의 공개 테스트를 시작했다.

10일(현지시간) 중국 바이오 전문매체 바이오온에 따르면 분자지심 창업자 쉬진보(许锦波) 교수는 지난 2일 '2026 상하이 국투 프론티어 포럼'에서 자체 개발한 몰리큘OS를 산업계에 공개했다.

몰리큘OS는 신약 개발 등 바이오 연구를 위한 AI 운영체제다. 연구자가 특정 단백질 서열을 입력해 단일 작업을 수행하던 기존 AI 도구와 달리, '항체 친화력 개선'과 같은 최종 목표를 입력하면 시스템이 알아서 작업을 분해하고 모델을 조합해 최적의 후보물질을 추천한다.

이는 AI의 역할이 생명 현상의 '예측자'에서 연구개발 과정 전체를 지휘하는 '조직자'로 바뀌었음을 의미한다. 전통적인 '시행착오' 방식의 분자 발굴에서 벗어나 보다 예측 가능한 '분자 창조' 시대로의 전환을 예고하는 대목이다.

과거에는 표적 분석, 구조 예측, 결합 평가 등 여러 단계가 각기 다른 도구와 팀에 분산되어 비효율을 낳았다. 몰리큘OS는 이 과정을 통합해 연구개발 의도부터 최종 결론까지 전 과정을 추적 및 재사용 가능한 구조화된 자산으로 축적한다.

몰리큘OS의 핵심 기술은 분자지심이 자체 개발한 AI 모델들이다. 단백질 기초 모델 '뉴오리진(NewOrigin)', 거대분자 복합체 구조 예측 모델 'MM폴드(MMFold)', 생성형 설계 모델 'MM디자인(MMDesign)' 등이 포함된다.

특히 MM폴드는 '폴드벤치' 기준 테스트에서 172개의 항체-항원 인터페이스 예측 성공률 68.6%를 기록했다. 이는 구글 딥마인드의 '알파폴드3' 등 국제 주류 모델을 크게 앞서는 수치라고 회사는 설명했다.

또한 항체 발굴 플랫폼 MM디자인은 12개 표적에 대해 각각 50개 미만의 후보물질만 테스트하는 소규모 실험으로 90% 이상의 표적 성공률을 달성했다. 이는 대규모 무작위 스크리닝에 의존하던 기존 방식에서 '저처리량, 고적중률'의 프로그래밍 가능한 설계로 나아갔음을 보여준다.

분자지심 창업자 쉬진보 교수는 단백질 구조 예측 분야의 세계적 석학이다. 그는 2016년 딥러닝을 이용해 단백질 구조 예측 정확도를 크게 높인 '랩터X-콘택트(RaptorX-Contact)' 방법을 발표해 알파폴드 개발의 방법론적 기초를 닦은 인물로 평가받는다.

쉬 교수는 "현재 AI 바이오 기술 경쟁의 핵심은 단일 모델 성능을 넘어 시스템 수준의 연구 인프라로 이동했다"며 "실험적으로 검증할 가치가 있는 분자를 더 정확하게 생성하는 것이 중요하다"고 강조했다.

몰리큘OS는 공개에 앞서 분자지심 내부의 면역관문 억제제 최적화 프로젝트 등에 활용됐다. 여러 연구원이 수 주에 걸쳐 수행하던 작업을 단 몇 시간으로 단축하는 성과를 거뒀다. 분자지심은 향후 더 많은 모델과 기능을 개방해 AI 기반 연구개발의 새로운 패러다임을 산업 파트너들과 함께 모색할 계획이다.