학문
훤칠한나방40
컴퓨터 알고리즘과 인공지능(AI)을 활용하여 수십 년간 미스터리로 남아있던 단백질의 3차원 구조를 완벽하게 예측해 낸 딥알파의 성과는 무엇인가요?
2024년 노벨 화학상을 수상한 데이비드 베이커, 데미스 허사비스, 존 점퍼 등이 단백질 아미노산 서열만으로 3차원 입체 구조를 정확하게 시뮬레이션하여 신약 개발과 생명과학 연구의 속도를 수백 배 끌어올린 혁신이 무엇인가요?
5개의 답변이 있어요!
안녕하세요. 이수민 전문가입니다.
말씀하신 건 구글 딥마인드가 만든 알파폴드예요. 단백질은 아미노산이 줄줄이 이어진 사슬인데, 이 사슬이 어떤 모양으로 접히느냐에 따라 기능이 정해져요. 예전에는 단백질을 결정으로 만들어 X선을 쏘는 식으로 구조 하나를 밝히는 데 몇 달에서 몇 년이 걸렸어요.
허사비스와 점퍼가 이끈 알파폴드2는 이미 구조가 알려진 단백질 수십만 개로 학습해서, 서열만 넣으면 몇 분에서 몇 시간 안에 실험값에 가까운 3차원 구조를 내놓았어요. 2020년 구조 예측 대회 CASP14에서 다른 팀들을 큰 차이로 앞섰고, 이후 알려진 단백질 약 2억 개의 예측 구조를 무료로 공개했어요. 모든 단백질을 완벽하게 맞히는 건 아니고 유연하게 움직이는 부분은 아직 어려워해요.
베이커는 방향이 반대예요. 원하는 기능을 먼저 정하고, 자연에 없던 새 단백질을 컴퓨터로 설계해 실제로 만들어냈어요. 이 기술로 백신 성분이나 특정 물질에 달라붙는 단백질을 설계하는 연구가 빨라지고 있어요 :)
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채택된 답변안녕하세요. 박재화 박사입니다.
2024년 노벨 화학상에서 허사비스와 점퍼가 AI 모델인 알파폴드2로 아미노산 서열만 보고 단백질의 3차원 구조를 매우 정확하게 예측하는 공로를 인정 받았습니다.
예전에는 단백질 구조 하나를 알아내는 데 오랜 실험이 필요했었습니다만, 알파폴드는 이를 훨씬 빠르게 예측할 수 있게 만들어 주었습니다. 이 기술은 약물이 어떤 단백질에 결합하는지 연구하거나 질병 원인을 밝히고 새로운 효소를 찾는 데 큰 도움을 주고 있습니다.
다만 모든 단백질 구조를 완벽하게 맞히는 것은 아니고, 실제 실험으로 확인해야 하는 경우도 있습니다. 또 데이비스 베이커는 구조 예측보다는 컴퓨터를 이용해서 새로운 단백질을 설계한 공로로 함께 노벨상을 수상했었습니다.
이것은 알파폴드라는 AI로 단백질의 아미노산 배열만 보고 복잡한 3차원 구조를 높은 정확도로 예측한 성과가 핵심입니다.
데미스 허사비스와 존 점퍼가 개발한 알파폴드2는 수십 년간 해결하지 못했던 단백질 구조 예측 문제를 크게 발전시켰습니다. 이를 통해 연구자들은 신약과 백신 개발, 질병 원인 분석, 새로운 효소 연구 등을 더 빠르게 진행할 수 있게 되었습니다. 데이비드 베이커는 단밴질 구조 예측이 아니라 컴퓨터를 이용해 새로운 단백지을 설계한 공로로 함께 노벨 화학상을 수상했다고 합니다.
안녕하세요.
이 성과는 알파폴드라는 AI 모델로, 아미노산 서열을 바탕으로 단백질의 3차원 구조를 높은 정확도로 예측한 것이에요.
데미스 허사비스와 존 점퍼는 단백질 구조 예측 분야에서, 데이비드 베이커는 컴퓨터를 활용한 새로운 단백질 설계 분야에서 각각 공로를 인정받아 2024년 노벨 화학상을 받았죠.
덕분에 과거 실험에 오랜 시간이 걸리던 단백질 구조 연구가 빨라졌고, 질병 원인 분석과 신약 후보 탐색, 효소 개발 등에도 활용되고 있어요.
감사합니다.
안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.
구글 딥마인드의 데미스 허사비스와 존 점퍼 등이 개발한 인공지능 시스템 알파폴드는 수십 년간 생물학의 난제로 꼽혔던 단백질의 3차원 구조 예측 문제를 해결하여 2024년 노벨 화학상을 수상하는 쾌거를 이뤘습니다. 단백질은 아미노산 서열이 접히는 독특한 3차원 입체 구조에 따라 생체 내 기능이 결정되는데 기존에는 이를 규명하기 위해 수년 간의 고된 실험과 막대한 비용이 소모되었습니다 하지만 알파폴드는 인공지능과 심층 학습 알고리즘을 바탕으로 단백질의 1차 아미노산 서열만 주어지면 단 몇 분 만에 원자 수준의 정확도로 3차원 구조를 완벽하게 시뮬레이션해 냈습니다. 나아가 전 세계 연구자들이 인류가 알아낸 거의 모든 수억 개의 단백질 구조 데이터를 무료로 활용할 수 있도록 데이터베이스를 전면 개방함으로써 과학계의 거대한 지식 혁신을 이끌었습니다 이 혁신적인 성과 덕분에 난치병 치료제와 표적 항암제 개발 신소재 연구 효소 공학 및 백신 개발 등 생명과학 전반의 연구 속도를 수백 배 이상 획기적으로 끌어올리는 토대를 마련했습니다