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<6> 인공지능, 알파폴드와 GPT-3: 이들은 발명자와 저작권자가 될 수 있을까?

편집부

기사입력 2020-12-31 10:19     최종수정 2020-12-31 10:26 프린트하기 메일보내기 스크랩하기 목록보기   폰트크게 폰트작게

올해 단연 화제를 일으킨 두 인공지능은 OpenAI (일론 머스크가 투자한 여러 회사 중의 하나)가 6월에 공개한 GPT-3 (generative pre-trained transformer)와 12월 초 CASP (Critical Assessment of Structure Prediction) 경쟁에서 2위와 엄청난 차이를 두고 우승한 DeepMind의 “AlphaFold 2” 프로그램일 것이다.  

GPT-3는 컴퓨터 언어가 아닌 자연 언어를 명령어로 사용해 App을 개발하고 진짜 사람처럼 철학적인 대화를 이어나가거나 시를 쓸 수 있다고 해서 센세이션을 일으켰다. 물론 일각에선 무시하는 프로그래머들도 있었지만.  영화 “Her”와 “Ex-Machina”를 보며 “와아”라는 감탄사와 함께, “인간”을 과연 어떻게 정의하고 “인공지능과 구분”지을 수 있는 특성은 무엇일 지, 의식 (consciousness)은 어떻게 생겨나고 어떻게 정의되어야 할 지 등을 생각하지 않을 수 없었는데, 현실에서도 이미 영화에서와 같은 세계에 많이 접근하고 있다고 느꼈다.  

AlphaFold – 이름이 왠지 낯익지 않은가?  맞다.  이세돌을 꺽은 알파고를 개발한 DeepMind가 개발한 단백질의 3차원 구조를 결정하는 프로그램이다.  단백질은 대략 20여개의 아미노산으로 이루어져 있고, 그 아미노산 서열 (1차 구조)에 따라 3차원 구조가 결정된다.  단백질의 구조는 그 기능과 곧장 연결되어 있고 (구조가 곧 기능), 따라서 단백질 발현 후 folding이 잘못되어 3차원 구조가 달라지면 질병의 원인이 될 수 있다.   생체 내의 수 많은 작용 들은 단백질이 주변환경과 그 결합 물질에 따라 구조가 변화하여 진행된다.  예를 들어, 분자 모터인 kinesin과 myosin은 ATP 결합과 ADP 분리에 따라 그 3차원 구조가 바뀌며 fibrin위를 걸어가는 것처럼 이동한다:

Source: Fundamentals of Biochemistry at https://www.youtube.com/watch?v=FwNVHiTOANM.

단백질의 3차원 구조는 단백질을 결정화한 후 X-ray diffraction을 통하여 결정하는데, 그에 소요되는 시간 (약 1년)과 비용이 아주 크다 (약 1억 3천만원).   지금까지 약 2억개의 단백질의 서열이 보고되었는데, 그중 17만개 정도만 3차원 구조가 결정되었다고 하니, 단백질 구조를 실험적으로 결정하는 것이 얼마나 고단한 일인지 짐작할 수 있다.  

아미노산 서열에 기초하여 단백질의 서열을 예측하는 많은 프로그램 들이 있는데, 지금까지 프로그램들이 예측하는 단백질 구조가 정확하지 않을 뿐더러 단백질을 구성하는 각 분자 레벨에서는 유용성을 제공하기가 힘들었다고 한다.  그런데 알파고는 3차원 구조도 정확하게 결정하고 분자레벨에서의 스케일에서도 정확도가 높아, 실험적으로 단백질을 결정화하여 구조를 규명하는 것과 동등한 수준의 정확도로 단백질 구조를 결정할 수 있어, 이제 단백질 구조에 관한 문제를 “해결”하는 수준에 이르렀다고 한다 (https://www.nature.com/articles/d41586-020-03348-4) . 

이 프로그램이 실용화된다면 단백질 구조학 분야에서 대변혁이 일어나고 생체내 메카니즘을 이해하거나 질병을 이해하고, 약물을 개발 (예, 디자인 합성 단백질)에 가속도가 붙을 수 있는 등 이의 활용분야가 무궁무진할 것으로 예측들을 하고 있다. 

보통 약물개발의 초기에 타겟 바이오마커를 찾아내고, 그 구조를 동정하고, 그의 작용을 조절할 수 있는 물질을 스크리닝하거나 새로이 합성을 한다. 이 모든 과정에 관여한 연구자들은 특허출원의 청구항에 기재된 발명의 착상부터 완성까지 관여했다면 그 출원의 발명자가 될 수 있다.  

Alphafold를 이용하여 타겟 단백질의 구조를 확인하고, catalytic site와 binding site를 확인했고, 이 정보를 이용하여  이 부위에 결합하는 물질을 스크리닝하고 후보 물질들과 결합했을 때의 구조를 Alphafold를 통해 확인하여 후보물질을 선정했다면, 이 후보물질을 스크리닝하는 방법이나 선정된 후보물질을 이용하여 단백질을 modulate하는 방법에 대한 출원의 발명자는 누가 되어야 할까?  그리고 이 경우 그 출원은 연구를 진행한 회사가 소유해야 할까 아니면 Alphafold를 소유한 DeepMind가 되어야 할까?  그리고 앞서 얘기한 GPT-3이 시를 썼다면, GPT-3에게 저작권을 인정해주어야 할까?

현재 미국법으로는 (그리고 대부분의 나라에서도 마찬가지로), 개인 (individual)만이 발명자가 될 수 있다. 따라서 미국특허청은 올해 인공지능이 관여한 발명을 포함하는 출원에 대한 처리를 어떻게 해야 할 지에 대한 의견도 수집하고 지속적인 내부 논의 및 다른 국가들과도 논의를 지속적으로 하고 있는 것으로 보고되고 있다.  한편 미국특허청은 인공지능에 의해 만들어진 발명이라고 밝히면서 출원을 행한 영국의 한 회사의 출원에 대해 발명자 요건을 만족시키지 못한 것을 이유로 출원을 거절했음을 공식화한 적이 있다. 

한편, 인공지능을 응용한 기술을 포함한 특허출원은 급속하게 증가하고 있고, 기술분야별로는 컴퓨터 비전, 자연언어 프로세싱, 헬스케어, 자동차 분야가 빠르게 증가하고 있는 것으로 나타나고 있다.  Kate Gaudry and Thoma Franklin,
 https://www.ipwatchdog.com/2019/05/14/patent-trends-study-part-ten-artificial-intelligence-industry/id=109189/.

<필자소개>
이선희 변호사는 30여년 동안 한국과 미국에서, 특허출원 뿐만 아니라, 특허성, 침해여부, 및 Freedom-to-operate에 관한 전문가 감정의견을 제공하는 서비스를 해오고 있다. 또한 생명과학, 의약품, 및 재료 분야 등에서 특허출원인이 사업목적에 맞는 특허 포트폴리오를 만들 수 있도록 자문을 하고 있다. 이 변호사는 한미약품이 아스트라제네카를 대상으로 하여 승소하였던 미국뉴저지 법원의 에스오메프라졸 ANDA 소송을 담당하기도 하였다.

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