UK Biobank 8만 단백질 데이터, 평면 화면으론 답이 안 보였다 — VR 분자 실험실에서 길을 찾다

지난겨울, 연구실 구석에 놓인 27인치 모니터 앞에서 사흘을 꼬박 새웠다. UK Biobank에서 공개한 8만 명분의 단백질 정량 데이터 — 3,000여 종 단백질 × 8만 샘플, 24억 개 데이터 포인트. PyMOL로 한 구조씩 띄워서 도메인 움직임을 쫓아보려니, 마우스 휠이 닳도록 돌려도 공간 관계가 머릿속에 안 잡혔다. "이게 정말 접힘인가, 아티팩트인가" 중얼거리며 커피만 세 잔째 마셨다.

그때 동료가 가져온 Quest 3 헤드셋을 썼다. Nanome 데모 버전으로 UniProt ID P01308 (인슐린) 구조를 불러오자, α-helix 두 가닥이 손끝에서 서로 감기는 게 보였다. 엄지와 검지로 펩타이드 결합 각도를 벌려가며 Ramachandran plot 위치를 실시간으로 확인하니, 2D 플롯에서 흐릿하던 outlier 잔기 세 개가 단박에 눈에 들어왔다. "아, 여기가 당화 부위구나" — 30분 만에 끝난 인사이트가 모니터 앞에선 사흘 걸렸다.

기술적으로는 WebXR 기반 렌더링 파이프라인이 Unity URP 위에서 돌아가고, 단백질 좌표는 mmCIF → glTF 변환 후 GPU 인스턴싱으로 10만 원자 단위까지 90 FPS 유지한다. 컬러 맵핑은 dN/dS 비율을 버텍스 셰이더에서 인코딩해 열지도로 바로 뿌려준다. 데이터 로딩은 Web Workers로 백그라운드 스트리밍, 메인 스레드 블로킹 16 ms 이하.

가장 인상적이었던 건 협업 세션. 서울-보스턴 시차 14시간에도 같은 가상 벤치에 앉아 포인터로 "여기 루프 플렉서빌리티 봐" 하며 동시에 회전·확대·단면 자르기를 공유했다. Git 커밋 로그에 VR-reviewed 태그를 다는 문화가 생겼다.

아직 햅틱 피드백은 없고, 장시간 착용 시 목 피로는 여전하다. 하지만 24억 포인트 데이터셋에서 "보이지 않던 패턴"을 손으로 만지며 찾을 수 있다는 건, 단순한 시각화 도약을 넘어선다. 다음 스프린트엔 AlphaFold2 다중 상태 예측 앙상블을 같은 파이프라인으로 올릴 예정이다.

평면 화면에서 헤맬 때, 헤드셋을 써보길 권한다. 길이 거기에 있다. https://nanome.ai