"과거 화학자들은 플라스틱 공과 막대기를 이용해 분자 모델을 만들었습니다. 그러나 오늘 날에는 컴퓨터를 통해 모델링 작업을 수행하게 되었으며 컴퓨터 시뮬레이션은 현대 화학에 없어서는 안될 존재가 되었습니다" 2013년 노벨위원회는 분자 모델링과 시뮬레이션 분야에 기여한 마틴 카플러스, 마이클 레빗, 아리에 워셀의 공로를 이렇게 치하했다.
이들 세 수상자들은 40년 전에 도입된 두 단계의 분석을 결합하는 방식으로 접근했다. 첫 번째는 '고전' 뉴튼 물리학으로 연구자들은 이를 바탕으로 분자 전반에 대해 이해할 수 있다. 두 번째는 양자물리학으로 원자의 활동에 대한 시뮬레이션을 통해 화학 반응을 예측한다. 고전 물리학에서는 움직이지 않는 분자에 대해 설명하고 있기 때문에 과학자들 은 양자 물리학적 접근 방식을 통해서만 분자 사이의 상호 작용을 이해할 수 있다.
그러나 양자 물리학 반응에 관련된 모든 원자 입자의 복제에 필요한 컴퓨터 작업은 최신 컴퓨터의 성능으로도 처리하기 어려울 만큼 많은 시간이 소요된다. 카플러스, 레빗, 워셀이 도입한 하이브리드 솔루션에서는 일부 분자만을 디지털 시뮬레이션함으로써 이런 문제들을 극복하고 있다. 노벨위원회는 "시뮬레이션이 매우 사실적이어서 전통적으로 실행했던 실험의 결과를 예측할 수 있었습니다"라고 평가했다.
“ 분자 차원의 생물학적 기능을 제대로 이해하는 데 있어서 시뮬레이션이 가장 확실하고 유일한 접근방식입니다.”
아리에 워셀
2013년 노벨화학상 수상자
워셀은 "컴퓨터 시뮬레이션을 이용하면 단백질의 구조 자체를 관찰할 수 있습니다"라고 설명하며, "예를 들어 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 음식물의 소화과정에 있어서 효소가 어떻게 관여하는지 알 수 있습니다. 이것은 미래의 신약 개발에 있어서 아주 중요한 정보가 됩니다"라고 덧붙였다.
세 남자의 발견
노벨상 수상으로 이어진 이들의 모험은 1970년대에 시작되었다. 당시 워셀은 카플러스가 연구하고 있던 보스턴 인근의 하버드 대학교 연구실에 합류했다. 카플러스는 이미 양자적 접근법을 바탕으로 컴퓨터 시뮬레이션 프로그램을 개발한 상태였다. 당시 워셀은 화학 반응이 일어나는 동안 흡수되거나 발산될 수 있는 에너지를 의미하는 분자 내 및 분자 간 포텐셜 에너지 전문가로 알려져 있었다. 이스라엘의 와이즈먼과학연구소에 재직할 당시 워셀은 레빗과 함께 고전 물리학에 바탕을 둔 고성능 모델을 개발했다.
1972년 카플러스와 워셀은 고전 물리학과 양자 물리학을 결합한 성공적인 컴퓨터 모델을 최초로 발표했다. 1년 뒤에는 효소 반응 모델링을 위해 레빗이 팀에 합류했고 1976에는 세 사람이 제시한 하이브리드 방식이 전 세계적으로 널리 사용되었다.
몇 년 뒤에는 초창기 노력의 결과물을 한층 강화하는 여러 가지 개선 작업이 이루어졌는데 차세대 컴퓨터의 개선된 성능이 특히 큰 역할을 했다. 레빗은 "지금은 훨씬 더 강력하고 복잡한 시스템에서 시뮬레이션을 실행하지만 과거에 비해 비용은 더 적게 듭니다"라며 "그러나 기본적인 모델은 여전히 1970년대에 개발된 것 그대로입니다"라고 설명했다.
세 사람의 기술은 단일 분자의 원자를 활동에 따라 분류한다. 이를 통해 과학자들은 화학 반응에 관계된 분자의 일부만으로도 양자 계산을 할 수 있다. 이 방법으로 시간이 절약되고 정확도 또한 향상되는데 특히 제약 연구와 관련이 깊다.
과거의 의약품 개발은 비용이 많이 들고 비효율적인 무작위 실험에 의존해왔다. 특정 분자를 3D 모델링하고 생물학적 과정을 가능하거나 불가능하게 만드는 메커니즘을 시뮬레이션함으로써 제약 회사는 연구에 더욱 집중할 수 있다. 레빗은 "이 방법이 일반 항생 물질 모델 설계에 기여했다는 점에 매우 뿌듯함을 느낍니다"라면서 "이 연구는 1980년대에 시작되었습니다. 그리고 이를 통해 현재 사용되고 있는 최고의 항암분자 대부분을 만들어낼 수 있었습니다"라고 전했다.
새로운 과제
디지털 모델링과 시뮬레이션은 변화하고 있다. 워셀은 "지금은 분자 차원의 생물학적 기능을 제대로 이해하는 데 있어서 시뮬레이션이 가장 확실하고 유일한 접근 방식"이라고 확신했다.
새로운 노벨상 수상자들은 이 분야의 미래는 컴퓨터의 힘에 달려있다고 생각한다. 세 사람은 역시 양자 모델을 개선함으로써 하이브리드 방법을 개발할 필요가 있다고 강조한다.
워셀은 "화학자들은 다양한 규모 수준에서 사용할 수 있는 시뮬레이션 방법이 여러 가지 있다는 사실을 이해해야 합니다"라고 설명했다.
레빗도 이 말에 동의했다. 레빗은 "차세대 연구자들이 지혜를 모아 기존 방법을 최적화하면서 새로운 접근 방식을 찾아내는 과제를 해결할 수 있을 것으로 생각합니다"라고 말했다. ◆
노벨화학상 수상자
Martin Karplus discusses winning the Noble Prize: http://www.youtube.com/watch?v=Cq60JJ-vp2E&feature=youtu.be
