양자컴퓨터·AI로 췌장암 신약 후보 찾다

현재 양자컴퓨터는 수십 개 큐비트 수준에서 풀 수 있는 영역에 집중적으로 활용되고 있습니다. 특히 신약 개발과 신소재 개발 분야에서 강점을 보이며, 복잡한 화학적 분자 구조 시뮬레이션에 특화되어 있습니다.

정지훈 교수는 "지금 현재는 수십 개로 웬만큼 풀 수 있는 걸로 지금 밝혀지고 있는 게 신약 개발하는 거하고요. 그다음에 신소재 개발하는 거."라고 말했습니다.

약물과 단백질의 결합 과정은 매우 복잡한 양자역학적 현상으로, 기존 GPU 기반 컴퓨터로는 순차적인 병렬 연산만 가능했습니다. 반면 양자컴퓨터는 다수의 원자 패턴을 동시에 시뮬레이션할 수 있는 이점을 가집니다. 이를 통해 약물과 단백질 간의 복잡한 상호작용을 훨씬 빠르고 정확하게 예측할 수 있습니다.

정지훈 교수는 "열쇠 모양이 톱니가 계속 변하고 자물쇠도 모양이 계속 변해요. 걔를 그냥 일대일로 하면 순식간에 100개 200개가 한 번에 시뮬레이션 돼서 답이 나와요."라고 설명했습니다.

금융업계는 특히 ETF 포트폴리오 리밸런싱 문제에 양자컴퓨터를 적극적으로 활용하고 있습니다. 수많은 종목 간의 상호 영향과 가격 변동성을 고려하여 최적의 조합을 찾아내는 것이 핵심입니다. 이러한 '조합 문제'는 양자컴퓨터의 강점과 부합하며, 투자 수익률 1% 개선만으로도 막대한 수익으로 직결되기 때문에 금융 회사들이 양자컴퓨터 기술 개발에 가장 적극적인 모습을 보입니다.

정지훈 교수는 "ETF 상품 제조 포트폴리오 리밸런싱을 어떤 걸 집어넣고 어떤 걸 빼고 이러지 않습니까. 조합 문제라고 부르거든요. 금융 회사들이 제일 열심히 하고 있습니다."라고 밝혔습니다.

양자컴퓨터를 활용한 항암제 연구에서 실제 성과가 확인되었습니다. 2025년 1월 '네이처'에 관련 논문이 발표될 예정이며, 이는 종양 유전자(온코진) 'KRAS'를 타겟으로 한 항암제 개발에 대한 연구입니다. 그동안 막연한 기대로만 여겨지던 양자컴퓨터가 실제 치료제 개발 사례를 제시하며 그 가능성을 입증하고 있습니다.

정지훈 교수는 "2025년 1월에 네이처에 논문이 하나 나게 됩니다. KRAS라고 하는 항암제, 종양 유전자를 타겟으로 항암제 개발을 많이 하거든요."라고 말했습니다.

2025년 1월, 양자컴퓨터와 AI를 활용해 췌장암 치료를 위한 신약 후보 물질을 발견한 논문이 공개될 예정입니다. 16큐비트 수준의 양자컴퓨터 두 대와 AI를 결합한 이 연구는 기존 방식 대비 유효한 후보 물질 발견 확률을 크게 높였습니다. 특히 KRAS 유전자 발현 암, 즉 췌장암 등을 타겟으로 한 약물 발견에서 유의미한 진전을 보였습니다.

정지훈 교수는 "2025년 1월 달에 어 지금 보여 드리는게 그 AI하고 16큐비트니까 그렇게 많은 건 아니에요. 16큐비트 정도의 양자 컴퓨터를 두 개를 활용을 해서 이 신약 후보를 찾아낸 논문이 나오게 됩니다."라고 설명했습니다.

기존 AI는 신약 후보 물질의 '씨앗', 즉 독특한 초기 조합을 생성하는 능력에 한계가 있었습니다. 양자컴퓨터는 이러한 AI의 부족한 부분을 보완하며, 고유한 방식의 씨앗들을 만들어 생성형 AI에 제공합니다. 이처럼 양자컴퓨터와 AI를 하이브리드 방식으로 활용하는 모델은 신약 개발 효율을 극대화하는 새로운 접근 방식을 제시하고 있습니다.

정지훈 교수는 "그걸 16큐비트짜리 양자 컴퓨터로 해서 굉장히 독특한 씨앗들을 만들어서 AI 생성형 AI에다 넣었어요."라고 강조했습니다.

신약 후보 물질 발견 효율성 비교 실험 결과, 양자컴퓨터가 도출한 물질의 유효성이 확인되었습니다. 기존 방식으로 100만 개 중 3개의 후보 물질을 찾은 반면, 양자컴퓨터는 8개, 일반 시뮬레이션 방식으로는 4개를 발견했습니다. 최종 실험 검증에서도 양자컴퓨터가 찾아낸 후보 물질이 유효성을 입증했으며, 기존 치료제보다 범용성이 뛰어난 것으로 나타났습니다.

정지훈 교수는 "최종적으로 옛날 방식으로 했던 거는 100만 개 중에 세 개를 아 이건 실험에 들어갈 수 있겠다라고 찾았고 그다음에 양자에선 여덟 개 찾았고 어 그리고 이제 그 기존의 시뮬레이션 방식으로 했을 때네 개를 찾아요."라고 실험 결과를 발표했습니다.

양자컴퓨터는 더 이상 '꿈의 기술'이나 소설 같은 이야기가 아닙니다. 투자 증가에 따른 기술 발전 가속화로 이미 다양한 산업 분야에서 실질적인 성과를 내는 현실 기술로 변화했습니다. 많은 사람들이 생각하는 것처럼 미래의 막연한 기술이 아니라, 현재 진행형으로 산업에 활용되고 있는 단계에 진입했다는 평가입니다.

정지훈 교수는 "지금 많은 사람들이 생각하는 것처럼 무슨 꿈의 기술이어서 아무도 안 쓰는 소설 같은 이야기 그런 단계는 지났다."고 단언했습니다.

양자컴퓨터는 신약 개발 외에도 신소재 및 배터리 분야로 활용 가능성을 확장하고 있습니다. 배터리 내부 리튬 이온의 전극 반응과 같은 상호작용은 양자역학의 영역에 속합니다. 기존에는 근사 계산 방식의 한계와 긴 시간 소모가 문제였으나, 양자컴퓨터를 활용하면 신소재 검증 및 개발 기간을 단축하여 효율성을 크게 높일 수 있습니다.

정지훈 교수는 "그중에서도 신소재하고 배터리 쪽이 지금 제일 많이 이야기가 나오고 있습니다. 이유는 이제 배터리 안에 리튬 이온이 전극하고 반응을 통해 가지고 이게 충전도 되고 뭐 이러는 거거든요."라고 설명했습니다.

글로벌 기업들은 양자컴퓨터 활용 연구에 적극적으로 나서고 있습니다. 현대자동차는 아이온큐(IonQ)와 협력하고 있으며, BMW, 에어버스, 포드는 컨티늄(Quantinuum)과, 폭스바겐은 IQM과 각각 협업하고 있습니다. 이들 기업은 주로 전기차 배터리 효율 증대 및 신소재 개발 연구에 양자컴퓨터를 집중적으로 활용하고 있습니다.

금융권, 특히 JP모건과 같은 대형 금융사들은 양자컴퓨터에 대한 투자를 심각하게 확대하고 있습니다. JP모건은 사내에 양자연구팀을 직접 운영하고, 은행 내부에 양자컴퓨터를 실제로 도입했습니다. 또한 독자적인 알고리즘 및 소프트웨어 개발에도 나서고 있으며, 이를 통해 새로운 수수료 수익 모델을 창출할 가능성까지 모색하고 있습니다.

정지훈 교수는 "특히 금융 같은 경에는 JP모건같은 정말 심각하게 하고 있거든요. 산내 양자연구팀 직접 두고 있고요. 그 JP모건 그 은행에 양자 컴퓨터를 실제로 직접 드렸어요. 예. 그리고 독자 알고리즘도 같이 개발하고"라고 언급했습니다.

양자컴퓨터 하드웨어는 초전도체, 이온 트랩, 중성원자 등 다양한 방식들이 기술 경쟁을 벌이고 있습니다. IBM과 구글이 사용하는 초전도체 방식은 가장 먼저 시작되었고 안착되었으나, 절대영도 냉각을 위한 특수 냉장고를 전 세계에서 두 군데만 만들 수 있는 등 기술적 난제가 있습니다. 아이온큐는 이온 트랩 방식으로 상용화 경쟁에 나서고 있으며, 노벨상 수상자가 참여하는 파스칼은 중성원자 방식을 개발 중입니다. 반면 마이크로소프트의 반물질을 이용하는 마이오라나원 방식은 혁신적이지만 실현 가능성에 대한 의문이 제기되고 있습니다.

정지훈 교수는 "초전도체 방식이 제일 먼저 시작이 됐고 그다음에 안착도 됐고 어마어마한 냉장고를 하나 사야 되는데 전 세계에서 그 냉장고를 만들 수 있는 데가 딱 두 군데밖에 없어요. 근데 마이크로소프트에서 마이오라나원이라고 반물질 이용하는 거거든요. 근데 많은 사람들이 안 믿어요."라고 설명했습니다.

미래에는 양자컴퓨터 기반의 '양자 의학' 시대가 도래할 가능성이 있습니다. 환자의 유전자 서열, 혈액을 통한 단백질 지표, 생활 궤적 등을 종합적으로 분석하여 질병을 예측하고 사전 예방하는 맞춤형 의료가 가능해질 것이라는 전망입니다. 이는 차세대 신학문으로서의 가능성을 지니며, 예방부터 유전자 치료까지 아우르는 새로운 의료 패러다임을 제시할 수 있습니다.

정지훈 교수는 "양자 의학 같은게 나올 수도 있죠. 유전자 서열은 이미 나온 나온 거고 혈액을 통해 가지고 소위 얘기하는 지표들 단백질로 보통 지표를 잡게 되는데 이런 거 쫙 넣어 가지고 앞으로 무슨 병에 어떻게 언제쯤에 저거 될 거고 그러니까 이렇게 예방하고 이건 갈고 필요하면 유전자 치료받고 이런 시대가 올지도 모르죠."라고 강조했습니다.

구글, 마이크로소프트, 아마존 등 빅테크 기업들이 양자 컴퓨팅 산업의 유통상을 자처하고 있습니다. 이들은 자사의 주요 데이터센터에 양자컴퓨터를 연결하고, AI와 연동하여 클라우드 서비스 형태로 시간당 대여하는 사업을 진행하고 있습니다. 이러한 모델을 통해 빅테크는 중개 수수료를 받으며 양자 컴퓨팅의 부가가치 수익을 창출하고 있습니다.

정지훈 교수는 "그니까 우한테 주요 데이터센터에 갖다놓고 거기에 AI 연결해줄테니까 그걸 클라우드 시간으로 팝시다."라고 말했습니다.

양자 컴퓨터 산업의 핵심 병목 지점은 냉각을 위한 극저온 설비와 핵심 부품, 그리고 희귀 소재 생산 기업에 있습니다. 특히 양자컴퓨터 냉장고를 만들 수 있는 회사가 전 세계에 단 두 곳뿐인 상황입니다. 헬륨3와 같이 전략 물자로 분류되는 희귀 소재 생산 또한 고수익 구조를 형성하고 있습니다. 또한 양자컴퓨터 제조를 지원하는 반도체 파운드리 인프라의 중요성도 증대되고 있습니다.

정지훈 교수는 "아까 제가 어디서 병목이라 그랬죠? 냉장고 만드는 회사가 둘밖에 없다면서요. 그 두 회사가 사실은 그래서 투자하기 좋다."고 언급했습니다.

양자컴퓨터 산업은 초기 시장으로, 어떤 기술 방식이 최종 승자가 될지 예측하기 어렵습니다. 따라서 특정 개별 기술 기업에 투자하기보다는, 전체 양자 가치 사슬 내의 공통 부품, 소프트웨어 제공 기업이나 유통을 담당하는 빅테크 기업에 투자하는 것이 더 안정적인 전략으로 제시됩니다. 불닭볶음면 하나를 고르기보다 마트 주식을 사는 것이 안전한 배팅이라는 비유입니다.

정지훈 교수는 "불닭볶음면을 잘 찍어 가지고 투자를 할 수 있으면 되게 좋겠으나 불닭에 뜰지 신나면에 뜰지 사실 잘 알기 어렵잖아요. 마트 주식사라."고 조언했습니다.