코로나19 이후, 백신 개발 속도 높인 양자컴퓨터 이야기

전 세계를 강타했던 코로나19 팬데믹. 우리는 전례 없는 속도로 백신이 개발되고 상용화되는 과정을 지켜봤습니다. 불과 1년 남짓한 시간 안에 백신이 나왔다는 사실에 놀라기도 했지만, 동시에 ‘다음번에는 얼마나 더 빠르게 대처할 수 있을까?’라는 질문을 던지게 됐죠. 팬데믹은 인류에게 백신과 신약 개발 속도의 중요성을 뼈저리게 느끼게 해준 경험이었습니다. 그리고 이 경험은 ‘양자컴퓨터’라는 첨단 기술이 미래 백신 개발 속도를 획기적으로 높일 수 있다는 가능성에 불을 지폈습니다.

코로나19 백신 개발 당시, 양자컴퓨터는 어디에 있었나?

솔직히 말씀드리면, 코로나19 백신이 세상에 나왔을 때 양자컴퓨터가 직접적인 주역은 아니었습니다. 당시 양자컴퓨팅 기술은 아직 상용화 초기 단계였고, 현재의 양자컴퓨터가 갖는 계산 능력으로는 복잡한 분자 구조를 완벽하게 시뮬레이션하거나 수많은 신약 후보 물질을 초고속으로 탐색하기에는 역부족이었죠.

코로나19 백신 개발은 주로 수십 년간 축적된 생명공학 기술과 약학 지식, 그리고 강력한 ‘슈퍼컴퓨터’ 자원을 통해 이루어졌습니다. 연구자들은 기존의 컴퓨터 성능을 최대한 활용하여 바이러스의 구조를 분석하고, mRNA와 같은 새로운 플랫폼 기술을 적용하며, 임상 시험을 빠르게 진행했죠. 물론 일부 연구 기관에서 양자컴퓨팅의 이론적인 적용 가능성을 탐색하기는 했지만, 그것이 백신 개발이라는 실질적인 과정에 결정적인 영향을 미쳤다고 보기는 어렵습니다. 당시 상황을 지켜보던 많은 전문가들은 양자컴퓨터가 ‘언젠가는’ 큰 역할을 하리라 기대했지만, ‘지금 당장’은 아니라고 입을 모았습니다.

미래 백신 개발, 왜 양자컴퓨터가 필수적일까?

코로나19 팬데믹은 우리에게 ‘시간’의 중요성을 각인시켰습니다. 새로운 질병이 발생했을 때 몇 년씩 걸리는 기존 개발 방식으로는 막대한 인명 및 경제적 손실을 피하기 어렵다는 것을 깨달았죠. 제약 및 바이오 산업은 이제 다음 팬데믹에 대비하기 위해 더욱 빠르고 효율적인 방법을 찾고 있습니다. 그리고 여기서 차세대 기술의 총아인 양자컴퓨팅과 인공지능(AI)이 주목받기 시작한 겁니다.

그렇다면 양자컴퓨터는 무엇이 다르길래 백신 개발 속도를 높일 수 있을까요? 핵심은 ‘복잡성’입니다. 생명 현상, 특히 분자 수준에서의 상호작용은 상상할 수 없을 정도로 복잡합니다. 예를 들어, 바이러스 단백질과 약물 후보 물질이 어떻게 결합하는지, mRNA 분자가 우리 몸속에서 어떻게 접히고 작용하는지를 정확하게 예측하고 시뮬레이션하는 것은 기존 컴퓨터로는 거의 불가능에 가까운 문제입니다. 분자의 크기가 조금만 커져도 고려해야 할 경우의 수가 기하급수적으로 늘어나기 때문이죠. 기존 컴퓨터가 아무리 빨라도 이 복잡성을 감당하기 어렵습니다.

하지만 양자컴퓨터는 양자역학적인 특성(중첩, 얽힘 등)을 이용해 이러한 복잡한 계산을 훨씬 효율적으로 수행할 잠재력을 가지고 있습니다. 여러 상태를 동시에 탐색하거나, 복잡하게 얽힌 문제의 해답을 더 빠르게 찾아낼 수 있는 것이죠. 분자 시뮬레이션, 신약 후보 물질 탐색, 약물 상호작용 분석 등 기존 슈퍼컴퓨터로도 며칠, 몇 주 걸리거나 아예 불가능했던 계산을 양자컴퓨터는 훨씬 짧은 시간 안에 해낼 수 있을 것으로 기대됩니다. 제가 이 분야를 지켜보면서 가장 크게 기대하는 부분은 바로 이 ‘계산 능력의 비약적인 발전’입니다. 이는 연구자들이 이전에는 생각지도 못했던 방식으로 생물학적 문제를 해결할 수 있게 해줄 것입니다.

모더나와 IBM의 협력 사례: 구체적인 가능성을 엿보다

미래 백신 개발에서 양자컴퓨팅의 잠재력을 가장 잘 보여주는 사례 중 하나는 코로나19 mRNA 백신으로 유명해진 제약사 모더나와 글로벌 IT 기업 IBM의 협력입니다. 이 파트너십은 단순한 아이디어 차원을 넘어, 양자컴퓨팅과 생성형 AI를 활용하여 mRNA 연구 및 개발 과정을 혁신하겠다는 구체적인 목표를 가지고 진행되고 있습니다.

모더나와 IBM의 협력은 크게 다음과 같은 방향으로 진행됩니다.

1. 분자 특성 초정밀 예측: 양자컴퓨팅을 이용해 mRNA 분자나 특정 질병과 관련된 단백질 분자의 에너지 수준, 안정성, 반응 경로 등을 기존보다 훨씬 정확하게 예측합니다. 이를 통해 어떤 분자 구조가 백신이나 치료제로서 효과적일지, 어떤 후보 물질이 더 잠재력이 있을지를 빠르고 정확하게 식별할 수 있게 됩니다. 마치 분자를 눈으로 보듯 속속들이 파악하는 것과 비슷하죠.
2. 새로운 mRNA 서열 및 구조 설계 가속화: 생성형 AI는 방대한 데이터를 학습하여 새로운 이미지를 만들거나 글을 쓰는 것처럼, 생물학적 데이터(예: 유전 정보, 단백질 구조)를 학습하여 특정 기능을 수행하는 새로운 mRNA 서열이나 단백질 구조를 ‘설계’하는 데 활용될 수 있습니다. 여기에 양자컴퓨팅이 결합되면, AI가 제안한 설계가 물리적으로 가능한지, 예측대로 작동할지를 더 빠르고 정확하게 검증하고 최적화할 수 있습니다. 마치 AI가 설계도를 그리면, 양자컴퓨터가 실제 건물을 초고속으로 시뮬레이션하며 문제점을 찾아내는 것과 같습니다.
3. 연구 개발 프로세스 전반의 효율화: 분자 모델링이나 후보 물질 탐색뿐만 아니라, 어떤 실험을 설계해야 할지, 실험 결과를 어떻게 분석해야 할지 등 연구 개발 과정 전반에 AI와 양자컴퓨팅을 적용하여 불필요한 시간과 비용을 줄입니다. 제 경험상 제약 연구는 엄청난 시행착오와 데이터 분석의 연속입니다. 양자컴퓨터와 AI는 이 과정을 훨씬 스마트하게 만들어 줄 잠재력이 있습니다.

이러한 모더나와 IBM의 협력은 양자컴퓨팅이 더 이상 먼 미래의 이야기가 아니라, 가까운 시일 내에 실제 제약 연구 현장에 적용되어 혁신을 가져올 수 있음을 보여줍니다. 특히 mRNA와 같은 새로운 플랫폼 기술은 분자 구조와 기능의 복잡성이 매우 높기 때문에, 양자컴퓨터의 계산 능력이 발휘될 영역이 더욱 넓습니다.

앞으로의 전망과 남은 과제

모더나와 IBM 사례 외에도 구글, 마이크로소프트 등 IT 기업들은 물론, 다양한 제약 회사와 바이오 스타트업들이 양자컴퓨팅을 신약 개발에 활용하려는 연구를 활발히 진행하고 있습니다. 양자컴퓨팅 기술이 더욱 발전하고, 더 안정적이며 강력한 양자컴퓨터가 등장한다면, 우리는 다음과 같은 변화를 기대할 수 있습니다.

• 신약 및 백신 개발 기간 대폭 단축: 수년에서 십수 년 걸리던 개발 기간이 수개월 또는 그 이하로 줄어들 수 있습니다.
• 성공률 향상: 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 잠재력 있는 후보 물질을 더 정확하게 선별하여 임상 시험 실패율을 낮출 수 있습니다.
• 새로운 기전의 약물 개발: 기존 컴퓨터로는 탐색하기 어려웠던 복잡한 생물학적 경로에 작용하는 혁신적인 약물 개발이 가능해집니다.
• 개인 맞춤형 치료제: 환자 개개인의 유전 정보나 질병 특성에 맞는 맞춤형 치료제 설계 및 개발이 가속화될 수 있습니다.

물론 아직 가야 할 길은 멾니다. 현재의 양자컴퓨터는 아직 규모가 작고 오류 발생률이 높습니다. 상용화 단계로 나아가기 위해서는 기술적인 난제들을 극복해야 합니다. 하지만 코로나19 팬데믹이라는 혹독한 경험을 통해 신속한 과학 기술 발전의 필요성을 절감했고, 양자컴퓨팅과 같은 첨단 기술에 대한 투자와 연구가 가속화되고 있다는 점은 매우 고무적입니다.

결론

코로나19 백신 개발은 분명 기존 기술의 위대한 성과였습니다. 하지만 동시에 미래 팬데믹에 대비하기 위한 ‘초고속 개발 능력’의 필요성을 절감하게 한 계기였습니다. 그리고 이 과제를 해결할 핵심 열쇠 중 하나로 양자컴퓨팅이 떠오르고 있습니다.

모더나와 IBM과 같은 선도 기업들의 구체적인 협력 사례는 양자컴퓨팅이 단순한 가능성을 넘어, 실제 mRNA 기반 의약품 연구 개발을 가속화하고 미래의 건강 위기에 더욱 효과적으로 대응할 수 있는 실질적인 도구가 될 수 있음을 명확히 보여줍니다.

양자컴퓨팅 기술의 발전은 앞으로 백신과 신약 개발 프로세스를 근본적으로 변화시키고, 우리가 알지 못하는 새로운 질병의 위협에 맞설 인류의 대응 능력을 한 차원 높일 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 코로나19 팬데믹을 통해 얻은 값진 교훈을 바탕으로, 양자 시대를 향한 발걸음이 더욱 빨라지기를 기대해 봅니다.