[하이라이트] 기계는 굉장히 딱딱한 부속품들로 이루어져 있지만, 인간은 스스로 자기가 모양을 만드는 분자들로 이루어져 있어요. 각각의 단백질 분자도 자기가 모양을 만들고 이런 분자들이 모여서 또 세포라는 어떤 모양을 만들고, 세포들이 모여서 사람을 만드는 거잖아요. 여러 기관이나 심장을 만들고 뇌를 만들고, 이것들이 어떻게 이렇게 만들어질 수 있느냐에 대한 가장 근원적인 부분이 분자의 구조가 됩니다. [MC 허성범] 흥미로운 과학 이야기를 풀어냅니다! 버뮤다 과학지대의 진행을 맡은 허성범입니다. 여러분들, 다들 추리소설 좋아하시죠? 단서를 모아서 문제를 해결하는 추리소설 같은 그런 분야가 과학에도 있는데요! 보이지 않는 분자의 움직임을 추적해서 반응을 예측하는 계산화학이라는 분야입니다. 오늘은 셜록홈즈를 능가하는 과학적 추론으로 보이지 않는 분자의 세계를 밝혀내는 두 분을 모셨습니다! 서울대학교 화학부의 석차옥 교수님, 그리고 LG화학의 민경석 연구원님 모셨습니다! [모두] 반갑습니다! [MC 허성범] 제가 또 들은 재밌는 얘기가 있는데 두 분이 사제지간이시라고 맞나요? [LG화학 민경석 책임연구원] 네 맞습니다! [MC 허성범] 그러면 학부 시절 때 수업을 들었던 건가요? [LG화학 민경석 책임연구원] 네 맞습니다 저는 석차옥 교수님의 수업을 학부 때, 제 첫 전공 수업을 교수님께 들었고 그 다음에 대학원 전공 수업도 교수님이 너무 좋아서 학부 때 당겨서 들었습니다! [MC 허성범] 아니! 대학원 전공 수업을 학부 때 들었다고요? [LG화학 민경석 책임연구원] 네 맞습니다! [MC 허성범] 기억나시나요? 어떤 학생이었는지? [서울대학교 석차옥 교수] 아 예, 이름은 기억이 나고요 성적은 정확히 기억이 안 나는데, 이름에서 연상되는 느낌이 아주 좋은 걸로 봐서 [MC 허성범] 좋은 걸로 봐서? [서울대학교 석차옥 교수] 네 아마 훌륭한 학생이었던 것 같습니다. [MC 허성범] 좋았을 것으로 추측된다... [LG화학 민경석 책임연구원] 네 맞습니다! [MC 허성범] 확인할 수 없는…? 약간 양자역학 같은 거죠? [서울대학교 석차옥 교수] 진짜 좋은 느낌이 남아있습니다. [MC 허성범] 그런 걸로 하고 넘어가 보도록 하겠습니다! 그럼 교수님이 하고 계신 연구 얘기를 조금 들어보면 좋을 것 같아요! 어떤 연구를 하고 계세요? [서울대학교 석차옥 교수] 저는 서울대학교 화학부에서 화학 연구를 하고 있고요. 화학 중에서도 계산화학이라는 전공을 하고 있습니다. 화학은 분자의 성질, 분자가 모여서 만들어지는 물질의 성질을 탐구하는 학문이고요. 계산화학은 그러한 성질을 근원적으로 이해해서 분자의 성질이 어디서 나오는지를 이해해서 설계하는 그런 연구도 하고 있습니다. [MC 허성범] 분자들의 운동에 어쨌든 규칙이라는 게 있을 거 아니에요? 물리 규칙? 그런 것들을 가지고 굳이 실험을 하지 않고도 약간 사고 실험을 하는 그런 화학 분야라고 이해하면 되나요? [서울대학교 석차옥 교수] 예 맞습니다. 그러니까 분자의 근원적인 규칙이라고 하는 게 가장 근원적인 건 양자역학이고요. 분자가 더 복잡해지면 양자역학을 그대로 적용하기가 어렵거든요. 그래서 그 어려움을 극복하는 과정이 지난 몇 십 년 동안 계산화학이 발전해온 여정이라고 할 수 있을 것 같습니다. [MC 허성범] 아 양자역학만 그대로 적용한다고 또 해결이 다 되는 건 아니군요. 연구원님이 LG화학에서 근무를 하고 계신데 정확히 어떤 일을 하시는 거예요? [LG화학 민경석 책임연구원] 네 저는 전자현미경을 활용해서요. 나노미터 스케일의 매우 작은 영역에 대해서 사진을 찍을 수가 있는데요. 그렇게 사진을 찍게 되면 원자 하나하나들의 배열이 어떻게 되어 있는지를 확인할 수 있고, 원자의 배율에 따라서 2차전지의 성능이 달라지기 때문에 그러한 성질들을 테스트하고 분석하는 연구를 하고 있습니다. [MC 허성범] 오 되게 또 재밌는 일을 하고 계시네요 [LG화학 민경석 책임연구원] 감사합니다! [MC 허성범] 나왔다면 노벨상을 휩쓸고 있는 인류를 바꿀 계산화학이라는 주제로 오늘 이야기 더 나눠보도록 하겠습니다. 굳이 실험을 하지 않고도 어떻게 보면 시뮬레이션이라고 하는 걸 통해서 그런 것들을 예측한다는 게 포인트인 것 같은데 그러면 실험화학이라는 분야는 어떤 게 좀 구체적으로 다를까요? [서울대학교 석차옥 교수] 실험화학하고는 굉장히 다르고 저희는 이제 실험처럼 시약과 장비를 쓰지 않고 컴퓨터와 머리와 노트를 쓴다는 점에서 겉으로 보기에는 다르고요. 그렇지만 머릿속에는 실험 과학자들이 얻은 그런 실험 적인 결과와 데이터 그리고 그 과정에서 얻어진 지식들을 다 같이 한꺼번에 생각을 하는 거죠. 그런 의미에서 사고 실험이라고 할 수 있습니다. [MC 허성범] ‘과학’하면 어쨌든 객관적인 학문이라고 생각하는데 계산학이라는 분야는 조금 주관적인 분야로 봐도 되는 걸까요? [LG화학 민경석 책임연구원] 제 생각에는 그렇습니다. 계산화학뿐만 아니라 시험공부를 할 때는 정답만 맞추는 공부들을 많이 하잖아요. 그런데 막상 과학을 전공하고 보니까 결과를 해석하는 과정에서는 해석하는 연구자의 주관이 어느 정도 반영이 된다고 볼 수가 있을 것 같습니다. [MC 허성범] 이건 좀 되게 새로운 관점인 것 같아요, 저한테 그냥 데이터가 알려주는 게 다가 아니라 어떻게 해석하는가에 따라서 과학자의 이론적 배경이 들어갈 수밖에 없다는 거죠. [LG화학 민경석 책임연구원] 네, 맞습니다 [서울대학교 석차옥 교수] 저도 처음 접하는 그런 종류의 접근 방법인데요. 주관적이라는 건 어떻게 보면 독창적이라는 말하고도 통하는 것 같아요. 궁극적으로 굉장히 객관적인 이해에 도달하기 위해서 우리가 어떻게 도달해야 되는지 길이 정해져 있지 않기 때문에 주관적인 어떤 사고의 과정을 거쳐서 도달한다는 의미에서 주관적이라는 말이 나오게 된 것 같고요. 예를 들면 ‘라이너스 폴링’이라고 1900년대 중반에 활동했던 아주 유명한 과학자고 노벨상을 두 번이나 받으신 과학자인데요. 그분은 화학 결합의 성질에 대해서 연구를 해서 그 공로로 노벨 화학상을 받았어요. 그 당시에는 화합물에 대한 데이터가 그렇게 많지 않았어요. 화합물에 대한 이해가 전혀 없던 그 시절에서 이 화학 결합이 이온 결합, 공유결합 이런 것들이 어떻게 일어날 수 있는지를 새로운 아이디어를 가지고 양자역학을 접목을 시켜서 그 결합의 성질에 대해서 밝혀 내신 거고, 그 개념이 지금도 화학에서 굉장히 중요한 핵심 요소가 되고 있죠. [MC 허성범] 와 그럼 폴링이라는 분이 그때 노벨상을 받은 게 그러면 그 결합의 구조를, [서울대학교 석차옥 교수] 네 화학결합! [MC 허성범] 근데 또 이 계산화학이라는 분야가 노벨화학상을 많이 배출한 분야이기도 하잖아요. 어떤 연구들이 있어요? [서울대학교 석차옥 교수] 가장 최근에는 작년 24년에 분자에 대한 AI 모델로 노벨 화학상이 나왔고요. 그전에는 분자에 대한 역학 모델이라고 저는 얘기를 하는데요. 양자역학, 고전역학, 이러한 종류의 역학을 분자에 적용을 해서 굉장히 복잡한 분자도 시뮬레이션 할 수 있는 그런 방법을 개발하신 분이 세 분이 공동으로 노벨 화학상을 받았습니다. 그리고 그전에는 1998년에 분자를 양자 화학적으로 정확하게 분자의 구조와 에너지를 계산할 수 있는 방법을 개발하신 분들이 노벨 화학상을 받았어요. 가장 기본적인 양자 화학에서부터 시작해서 좀 더 복잡한 분자에 적용되는 그런 시뮬레이션 그리고 이제는 더 나아가서 AI 모델까지 쭉 발전을 해온 걸로 얘기할 수 있어요. [MC 허성범] 2023년에 노벨 화학상 수상은 양자점(퀀텀닷) 연구도 이게 또 계산 화학이랑 관련이 있다고 그래요? [LG화학 민경석 책임연구원] 노벨상을 받은 수여가 된 그 주제는 양자점의 개발이기 때문에 계산화학과 직접적으로 연관이 있지 않지만 양자점이라는 물질이 저희 실생활에 적용될 때까지의 그 중간 과정에서 계산화학이 크게 기여한 부분이 있기 때문에 어쩌면 2023년 노벨상 뿐만 아니라 그동안 거의 모든 노벨상들이 다 계산학과 밀접한 관련이 있다고 볼 수 있을 것 같습니다. [MC 허성범] 오, 그럼 양자점이라고 하는 걸 저는 처음 들어봤거든요 이게 좀 실생활에서 어떻게 쓰이는지를 말해주시면 저희가 이해하는데 쉽지 않을까 싶어요. [LG화학 민경석 책임연구원] 일단 양자점이라고 하면 수 나노미터 크기의 반도체 조각을 의미하는데요. 나노미터라고 하면 언뜻 감이 안 오잖아요. 저희 사람 키와 머리카락 두께 비율을 생각해보면 좀 차이가 나시죠? 사람 키에서 머리카락 두께로 왔던 것만큼 한 번 더 작아지게 되면 나노미터의 세계에 도달하게 됩니다. 나노미터의 세계가 되면 크기에 의해서 물질의 성질이 많이 변하게 되는데요! [MC 허성범] 그게 양자역학의 세계인 거죠? [LG화학 민경석 책임연구원] 네 맞습니다 양자역학의 세계고 크기에 의해서 물질의 성질이 많이 변하는 것이기 때문에 저희 계산화학의 결과가 물질의 성질을 예측하는데 많은 도움을 주고 있습니다. [MC 허성범] 아 중요한 거구나..! 2024년에 처음으로 AI와 관련된 주제로 노벨 화학상이 나왔다고 하면서 알파폴드2가 언급이 됐잖아요. 그게 좀 어떤 건지 설명을 해 주실 수 있을까요? [서울대학교 석차옥 교수] 알파폴드1 다음에 나온 거고 단백질 구조 예측 AI입니다. 좀 너무 어려워서 나눠서 설명을 좀 드려야 될 것 같은데, 먼저 단백질에 대해서 설명을 드리면 단백질은 근육을 만드는 영양소라고 많이들 알고 계시지만 이거는 또 생체에 굉장히 많이 존재하는 분자입니다. 기능하는 단백질들의 크기도 약간 나노미터 사이즈예요. 나노미터부터 수십 나노미터 더 큰 단백질들도 있고요. 이것들도 단백질이 모여서 우리 생체를 구성한다고 생각할 수가 있고요. 단백질이 가장 중요한 생체 분자라고 할 수 있는 이유는 우리가 유전자를 가지고 있잖아요. 우리 유전자가 뭐냐면 우리가 어떤 단백질을 만들지에 대한 정보예요. 그래서 인간 같은 경우에는 한 2만여 종의 단백질을 만들 수가 있는데 각각의 단백질이 어떻게 만들어지는지, 기능이 다른데 그 다른 기능을 갖기 위해서 이 단백질이 어떻게 만들어져야 되는지에 대한 지도 같은 게 유전자예요. [MC 허성범] 아! 이야~ 유전자가 그런 역할을 했어요? [서울대학교 석차옥 교수] 네 [MC 허성범] 오~! 그래서 이 구조를 예측한다는 건 어떤 거죠? [서울대학교 석차옥 교수] 구조를 예측한다고 하는 거는 좀 전에 말씀드렸듯이 단백질이 일단 합성이 되면 얘가 어떻게 3차원 구조를 만들 것인가를 실험을 통하지 않고 계산으로 알아낸다는 거예요. [MC 허성범] 저희 삶에 좀 빗대서 얘기를 하면 어떤 게 좋아지는 거죠? 그걸 예측할 수 있으면? [서울대학교 석차옥 교수] 우리가 기계를 보면 기계는 시계나 자전거나 자동차나 수많은 부속품들이 어떤 특정한 모양을 가지고 특정한 기능을 하면서 전체의 이 시계의 기능, 자동차의 기능을 수행을 하잖아요. 근데 사람도 마찬가지로 여러 분자들이 모여서, 어떤 기능을 하는, 일종의 거대한, 복잡한 기계라고 제가 얘기하고 싶지 않아서...! 기계라고 얘기하면 좀 너무 그런데 어쨌든 기계에 비교하자면 그래서 많은 부속품으로 이루어져 있다고 할 수가 있는데 기계는 굉장히 딱딱한 부속품들로 이루어져 있지만 인간은 스스로 자기가 모양을 만드는 분자들로 이루어져 있어요. 각각의 단백질 분자도 자기가 모양을 만들고 이런 분자들이 모여서 또 세포라는 어떤 모양을 만들고, 세포들이 모여서 사람을 만드는 거잖아요. 뭐 이런 기관과 심장을 만들고 뇌를 만들고, 이것들이 어떻게 이렇게 만들어질 수 있는가에 대한 가장 근원적인 부분이 분자의 구조가 됩니다. [MC 허성범] 엄청 중요한 분야군요 [서울대학교 석차옥 교수] 다양한 레고 블록이 모여서 어떤 모양을 만들고 그 모양을 가진 것이 어떤 기능을 하는 그런 형태가 되는 거죠. [LG화학 민경석 책임연구원] 아까 교수님께서 유전자를 말씀하셨는데요. 유전자에서 단백질이 합성이 되면 처음부터 어떤 특정한 모양을 가져서 단백질 분자의 구조가 결정이 되는 게 아니라, 처음에는 실타래 모양으로 [MC 허성범] 가래떡 뽑듯이 쭉 나오고 [LG화학 민경석 책임연구원] 네, 맞습니다! 그렇게 나오게 되는데, 가래떡을 계속 오래 뽑다 오래 뽑다 보면 동그랗게 접히잖아요. 접힘으로써 3차원의 구조가 결정이 되는데 그러한 구조가 저희가 이제 열역학적으로 예측을 할 수 있는 구조이고, 그렇게 열역학적으로 안정화돼서 나오는 그 3차원 구조가 곧 단백질의 기능을 의미하기 때문에, 저희가 몸속에서 단백질의 기능이 되게 중요하잖아요. 그래서 질병치료라든가 아니면 면역 체계라든가 이런 기능들을 3차원 구조를 통해서 저희가 예측을 하고 조절을 할 수가 있습니다. [MC 허성범] 그럼 그 예측을 하면 뭐가 좋아요? 어차피 시간 지나면 알아서 접히는 거 아니에요? 굳이 미리 예측을 해야 돼요? [LG화학 민경석 책임연구원] 예리한 지적이십니다...! [서울대학교 석차옥 교수] 유전자에 대한 정보는 굉장히 쉽게 실험적으로 구할 수가 있어요. 그런데 이게 어떻게 3차원 구조를 형성하는지에 대해서는 굉장히 어려운 테크닉이 요구됩니다. 그래서 눈에 보이지 않는 분자의 구조를 밝히는 방법, 구조를 규명하는 방법을 개발한 공로로 3개의 노벨 화학상이 주어졌었고요. [MC 허성범] 3개나요? [서울대학교 석차옥 교수] 네, 그리고 각각의 방법을 이용해서 우리 몸에 중요한 단백질의 구조를 밝힌 공로로 열 몇 개의 노벨화학상이 또 수여됐어요. [MC 허성범] 그렇게 말하니까 굉장히 어려운 분야고 그래서 얘네가 노벨화학상을 받았겠구나 하는 감이 좀 오는 것 같아요. [LG화학 민경석 책임연구원] 중요한 분야이기도 하고요 [서울대학교 석차옥 교수] LG화학과 작년 10월에 공동연구 계약을 했고요. 같이 항암제 개발을 하고 있고 이 항암제가 되기 위해서 이 분자가 어떠한 모양을 가져야 되고 어떠한 상호작용을 생체에서 다른 분자들과 해야 되는지에 대한 조건을 만족하는 그런 분자를 ‘갤럭스디자인’으로 설계를 이미 했고요. [MC 허성범] 그러면 항암제를 만드는 걸 좀 더 쉽게 할 수 있는 건가요? [서울대학교 석차옥 교수] 네, 그렇습니다. [MC 허성범] 아~! LG화학에서 지금 신약 개발의 계산화학 분야를 쓰고 있는 걸 잘 들었고 또 다른 분야에서 어떻게 계산화학을 쓰고 있을까요? [LG화학 민경석 책임연구원] 가장 쉬운 예로는 OLED 아까 설명했던 디스플레이의 한 종류인데요. OLED 같은 경우에는 유기분자들, 분자 스케일에서 빛을 내는 성질들이 결정이 되고 있는데 그 분자의 성질들이 디스플레이 관점에서 봤을 때 미묘한 색감, 디스플레이가 얼마나 수명을 오래 유지하는지 이런 것들이 분자의 모양, 분자 설계에 따라서 달라지게 됩니다. 그런데 그렇게 달라지는 것들을 저희가 일일이 합성해서 모든 것들을 확인할 수가 없기 때문에 계산화학으로 먼저 분자를 구현해놓고 그 분자의 성질이 어떨지를 예측을 한 다음에 그것에서 한번 스크리닝을 통해서 괜찮은 성질을 가진 분자를 저희가 찾게 되면은 그 분자를 합성해서 실제로 작용하게 되는 데 사용을 하고 있습니다. [MC 허성범] 오 아까 설명해주신 거 듣고 지금 말씀 들으니까 또 이해가 더 잘 되는 거 같아요. [서울대학교 석차옥 교수] 지금 말씀하신 게 계산화학적인 여러 가지 종류의 방법들이 있고요. 생체 분자를 연구하는 데 있어서도 많은 그런 종류의 계산화학 방법들이 기존에는 사용이 됐어요 그런데 지금은 알파폴드라고 하는 어마어마한 AI가 나와서 굉장히 많이 발전을 했거든요. 아마도 LG화학에서도 AI 연구를 많이 하고 계시겠지만 지금 말씀하신 배터리나 디스플레이나 여러 분야에서도 새로운 AI를 적용을 해서 훨씬 더 많은 기술 발전이 이루어질 거라고 생각하고 있습니다. [MC 허성범] 그러면 화학뿐만 아니라 전자나 그런 분야에서도 다 쓰고 있다는 말씀이신 거죠? 계산화학을? [서울대학교 석차옥 교수] 분야를 나눌 필요는 없는 것 같아요. [MC 허성범] 이제는 하나군요. [서울대학교 석차옥 교수] 이게 하나의 융합 학문이 되는 거죠. [LG화학 민경석 책임연구원] 계산화학이 아니라 계산과학이라고 이야기해도 될 것 같습니다. [MC 허성범] 그거 좋은 명칭이네요 계산과학! 그러면 저희가 지금까지 계산화학의 과거 그리고 현재까지를 얘기해봤으니까, 미래를 얘기해야 될 차례인데요! 계산화학이라는 분야가 앞으로 AI의 도입으로 인해서 어떻게 실험화학보다 더 인기 있는 분야가 될까요? [서울대학교 석차옥 교수] 지금 학생들한테는 많은 인기를 받고 있는 것 같기는 한데요, 그런데 실험화학도 반드시 필요한 분야라고 생각을 하고요 그러니까 궁극적으로 계산화학이 굉장히 발전해서 완벽하게 이해하고 뭔가 원하는 물질을 설계를 할 수 있다라고 하면 한 번 설계하고 설계한 걸 그냥 실험적으로 한 번만 구현해서 검증을 하면 되겠지만 계산화학이 완전히 발전하지 않았던 시대에는 실험적으로 무언가를 만들어내고 그 결과를 합리화하는데 계산화학이 많이 쓰였어요. 그러면 계산화학이 덜 발달했을 때와 발달했을 때의 사이의 시점을 생각해보면 무엇이 이루어져야지 우리가 훨씬 더 발전을 이룰 수 있을지 생각해보면, 실험화학을 사용하는 방법이 달라져야 되지 않을까 어떤 데이터를 만들어서 우리가 문제를 볼 것인지 그 관점에서 생각한다면 실험화학과 계산화학을 같이 잘 활용하는 사람들이 훌륭한 기여를 할 수 있지 않을까 생각합니다. [MC 허성범] 양손잡이 느낌으로 결국 다 합쳐지긴 해야 하는 거군요 연구원님 의견은 어떠세요? [LG화학 민경석 책임연구원] 저도 실험을 하는 입장에서 봤을 때 궁극적으로 봤을 때, 계산화학이 실험을 대체할 수도 있다는 생각은 들기도 합니다. 그런데 그 과정에서 실험에서 간단하게 할 수 있는 일을 계산화학에서 구현하려고 하면 매우 많은 컴퓨팅 파워와 그 다음에 전기라든가 에너지가 쓰여야 되기 때문에 그래서 이런 관점에서 생각했을 때는 계산화학과 실험화학은 서로 보완적인 관계로 계속 유지해 나갈 거라고 생각이 듭니다. [MC 허성범] 와 또 그런 관계성이 또 있군요 두 분 오늘 촬영해 보니까 어떠셨나요? [서울대학교 석차옥 교수] 너무 재밌었습니다. 그리고 오랜만에 제자를 만나서 너무 좋았습니다. 다만 제 외모가 젊은 두 분에 비해서 떨어지는 것 같아서… [MC허성범] 제일 꽃 같으십니다 [LG화학 민경석 책임연구원] 여전히 아름다우십니다~ [MC허성범] 연구원님은 어떠셨어요? [LG화학 민경석 책임연구원] 저도 교수님을 오랜만에 뵙게 돼서 대학생 시절로 돌아가는 느낌이었고, 계산화학에 대한 담론을 거치고 나니까 정말 계산화학, 계산과학이 정말 우리한테 되게 필요하고 중요한 분야일 거라고 생각을 했고 그것을 전공하게 된다면 앞으로 다양한 회사에서 무궁한 가능성을 펼칠 수 있지 않을까라고 생각이 들었습니다 [MC허성범] 취업이 잘 될 거라는 말씀이시죠? [LG화학 민경석 책임연구원] 제가 보장은 못하지만 그러지 않을 까라고 기대하고 있습니다 [MC허성범] 네, 오늘 이렇게 해서 ‘버뮤다과학지대’ 오늘은 실제로 인류의 미래를 바꿔 나가고 있는 계산화학이라는 주제로 함께했습니다 오늘 다른 주제도 재밌게 보셨길 바라면서요. 혹시 또 버뮤다과학지대에서 보고 싶은 주제가 있으시다면 댓글로 남겨 주시면 저희가 두 분 같은 전문가분 모시고 열심히 재밌는 영상으로 돌아오도록 하겠습니다 그럼 다음에 만나요 안녕~