AlphaFold가 예측한 구조에서 어디를 공격할지 정하고,그 결정이 옳았는지 실측 데이터로 검증하자!
감염 연쇄를 끊는 치료제를 90분 안에 설계하는 동작인식 진로체험 시뮬레이션.
RCSB PDB · AlphaFold DB 실시간 구조 데이터 기반 / 중·고등학생 권장 (초등 5~6학년 운영안 포함)
감염된 사람은 균형을 잃고, 말을 잃고, 결국 사람을 알아보지 못했다.
원인은 바이러스가 아니라 단백질 하나였다. 모양이 한 번 잘못 접힌 단백질이, 옆에 있는 멀쩡한 단백질을 건드리는 것만으로 똑같이 잘못 접히게 만든다. 하나가 둘, 둘이 넷 — 프리온(prion)이다.
그런데 감염이 멈춘 사람이 한 명 있다. 거미에 물린 뒤 발병하지 않은 생존자. 그 혈액에서 감염 프리온에 달라붙는 항체를 확보했다.
뼈대는 있다. 어디에 붙일지는 학생이 정한다.
프리온은 실존하는 감염성 단백질이며, 크로이츠펠트-야코프병·광우병·쿠루병이 모두 프리온병입니다. 좀비 감염 시나리오는 창작이지만 프로그램이 다루는 과학 — 프리온, 단백질 접힘, 항체, 분자 도킹, 분자동역학 — 은 전부 실제입니다.
2024년 노벨화학상이 단백질 구조 예측 AI에 돌아갔습니다. 그러나 학교 현장에서 단백질은 여전히 '아미노산이 연결된 사슬'이라는 평면적 개념으로 다뤄집니다.
AI 신약개발(AIDD)·단백질 공학·계산구조생물학 분야의 진로 정보와 체험 기회가 부재합니다.
알파나선·베타병풍·변성·재접힘을 '읽는 것'에서 손으로 '다루는 것'으로 전환합니다.
AI 예측을 맹신하지도 배척하지도 않고, 확신도(pLDDT)를 읽고 실측으로 교차 검증하는 태도를 기릅니다.
감염원을 특정하고, 구조를 읽고, 차단 지점을 고르고, AI로 예측하고, 수송 조건까지 검증합니다. 이 순서 그대로가 실제 치료제 설계 연구원의 하루입니다.
'옮는다'의 조건을 근거로 표적을 특정하는 가설 검증 태도 함양
서열이 같아도 접히는 방식이 달라지면 성질이 바뀐다는 핵심 원리 체득
정량 지표를 근거로 설계 후보를 좁히는 합리적 선택 훈련
AI 확신도의 의미와 한계를 이해하고 물리 기반 계산으로 교차 검증
자신이 만든 데이터로 열안정성을 판정하고 품질 규격을 도출
잘못 접힌 단백질 하나가 옆 단백질을 같은 모양으로 바꾸며 퍼진다는 프리온의 기전은 그 자체로 강력한 서사이면서, 알츠하이머·파킨슨병 등 단백질 미스폴딩 질환 전반으로 확장되는 교과 개념입니다. 허구를 소재로 쓰되 결론은 언제나 실제 과학으로 돌아옵니다.
AlphaFold를 이름으로 아는 것과, 예측 구조를 직접 돌려 보며 "AI가 여기는 자신 없어 한다(pLDDT 낮음)"를 읽어내는 것은 전혀 다른 경험입니다. 학생은 AI의 유용성과 한계를 같은 화면에서 동시에 배웁니다.
화면의 결합 점수는 원자 사이 거리를 옹스트롬 단위로 측정해 접촉과 입체충돌을 센 값이고, 녹는점 Tm은 플레이하는 동안 기록된 온도–구조 곡선에서 직접 도출한 값입니다. '내가 만든 데이터'라는 사실이 탐구 동기와 보고서 작성으로 이어집니다.
사람의 정상 단백질을 고르면 "환자 자신을 공격하게 된다 — 자가면역"이라는 경고와 함께 되돌아옵니다. 거미 독소를 고르면 "강력하지만 스스로 복제되지 않아 전염되지 않는다"고 정정됩니다. 정답을 맞히는 것보다 왜 그것이 답이 될 수 없는지를 배우도록 설계되어 있습니다.
초등은 '모양이 바뀌면 일이 달라진다'로, 중등은 '데이터로 판단한다'로, 고등은 '정량 검증과 세특 연계'로 이어집니다.
색종이 접기로 '같은 종이도 접는 방법에 따라 완전히 다른 모양'임을 확인 → "사람이 좀비가 되는 진짜 이유가 단백질 때문이라면?"
"AI가 알려 준 구조를 그대로 믿어도 될까?" — pLDDT가 낮은 부분의 의미 / 구조기반 신약설계 연구원·바이오인포매틱스 직업 탐색
실제 PDB 좌표에서 2차 구조 조성 비교 — 정상형 α 42% / 감염형 β 43% (Pan et al., PNAS 1993)
프리온의 α→β 구조 전환과 단백질 미스폴딩 질환 / 항체가 인식하는 결합 부위(에피토프)의 선정 기준
구조–기능 관계를 실제 구조 데이터로 분석하고, 결합 부위 선정 근거를 정량 지표로 논증한 보고서 작성
수소결합·소수성 상호작용이 단백질 접힘에 미치는 영향 / 열변성 곡선과 Tm의 열역학적 의미
분자 간 상호작용의 관점에서 단백질 안정성과 변성 온도를 해석한 탐구 활동 수행
AlphaFold의 예측 원리와 신뢰도 지표(pLDDT) / 몬테카를로 탐색을 이용한 분자 도킹 최적화
AI 예측 결과의 신뢰 구간을 판단하고 물리 기반 계산으로 교차 검증한 사례를 비교 분석
프리온병의 공중보건 관리 체계 / 백신·항체 의약품의 콜드체인과 의약품 접근성
감염병 대응에서 과학적 근거와 사회적 책임의 균형에 관한 토론 활동 주도
학생이 직접 만든 데이터가 그대로 문서가 됩니다. 활동지 첨부 자료, 교과 세특 기록의 객관적 근거, 사후 심화 탐구 보고서의 원자료로 그대로 사용할 수 있습니다.
규격서 하단에 직업 설명, 관련 고교 과목·학과·진출 분야, 그리고 사용한 구조 데이터의 출처가 함께 인쇄됩니다. 학생은 집에서 rcsb.org 와 alphafold.ebi.ac.uk 에 접속해 같은 구조를 직접 열어볼 수 있습니다.
프로그램 소개 자료와 학교급별 수업 설계안을 전용 자료실에서 확인할 수 있습니다.