알파폴드 후속작 알파게놈 출시 1주일, 연구자들의 솔직한 평가

2026년 1월 28일, 구글 딥마인드가 알파게놈(AlphaGenome)을 공개했다. 노벨상 받은 알파폴드 기억하는가? 그 후속작이다.

알파폴드가 '단백질 구조 예측'을 혁신했다면, 알파게놈은 'DNA 해독'에 도전한다. 출시 1주일, 전 세계 연구자들이 직접 써보고 내린 평가를 정리했다.

알파게놈이 뭘 하는 건가

우리 DNA의 98%는 단백질을 만들지 않는다. 예전엔 '쓸모없는 DNA'라고 불렀지만, 지금은 이 영역이 유전자를 켜고 끄는 스위치 역할을 한다고 알려져 있다. 문제는 이 스위치가 어떻게 작동하는지 아직 잘 모른다는 것.

알파게놈은 DNA 서열을 읽고, 이 스위치들이 어떻게 작동할지 예측하는 AI다. 한 번에 100만 글자의 DNA를 분석할 수 있다.

연구자들 반응: 꽤 쓸만하다

프랜시스 크릭 연구소의 로버트 골드스톤 박사는 "중요한 이정표"라고 평가했다.

"이 정도 정밀도는 처음이다. 특정 작업에서는 기존 도구를 바로 대체할 수 있을 것."

웰컴 생어 연구소의 벤 레너 교수는 직접 대규모 테스트를 진행했다.

"50만 건 이상의 실험 데이터로 검증해봤다. 실제로 잘 작동한다."

아직 부족한 점도 있다

물론 만능은 아니다. 킹스칼리지 런던의 리 샹화 박사는 이렇게 지적했다.

"기존 최고 도구만큼은 한다. 하지만 '더 낫다'고 하긴 어렵다. 병원에서 환자 진단에 쓰기엔 아직 신뢰도가 부족하다."

실무자들이 지적한 문제점도 있다.

"API로만 접근 가능해서 제약회사는 기밀 문제로 못 쓴다. 연구 재현성도 떨어진다."

또한 100만 글자가 많아 보여도, 실제로 유전자끼리는 그보다 더 먼 거리에서 서로 영향을 주고받기도 한다. 이런 '먼 거리 상호작용'은 아직 잡아내지 못한다.

현실적이지만 의미 있는 시작

영국 암연구소 CEO 크리스티안 헬린 교수의 평가가 인상적이다.

"지금 당장 혁명은 아니다. 하지만 연구자들이 가설을 세우고, 실험 우선순위를 정하는 방식을 바꿀 수 있다. 당장은 작은 진전일 수 있지만, 장기적으로는 상당히 중요한 도구가 될 것."

2018년 알파폴드가 어땠는지 생각해보자. 진지하게 받아들이는 사람이 거의 없던 단순한 프로토타입이었다. 그런데 이 프로젝트는 4년 후, 노벨상을 받았다.

마치며

알파게놈은 완벽하지 않다. 분석 범위의 한계, API 전용 접근, 임상 적용 불가—분명한 제약이 있다.

하지만 DNA의 미해독 영역을 읽는 도구 중에선 현재 최고다. 그리고 이건 버전 1.0이다. 앞으로 더 좋아질 거다.

알파폴드 2.0이냐고? 아직은 아니다. 하지만 모든 혁명은 어딘가에서 시작해야 한다.