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GN⁺: AlphaFold 3, 생명체 분자 구조 및 상호작용 예측 기술

 (blog.google)
5P by neo 3달전 | favorite | 댓글 1개

AlphaFold 3의 주요 기능과 특징

  • AlphaFold 3는 Google DeepMind와 Isomorphic Labs가 개발한 새로운 AI 모델로, 단백질, DNA, RNA, 리간드 등의 구조와 상호작용을 정확하게 예측함으로써 생물학적 세계와 신약 개발에 대한 이해를 높일 수 있음
  • 다른 분자 유형과의 상호작용에서 기존 예측 방법에 비해 최소 50% 이상 개선되었으며, 일부 중요한 상호작용 범주에서는 예측 정확도가 두 배로 향상됨
  • AlphaFold 2의 기반 위에 구축되었으며, AlphaFold 2는 2020년에 단백질 구조 예측에서 근본적인 돌파구를 마련함
  • AlphaFold 3는 단백질을 넘어 광범위한 생체분자로 확장되었음. 이는 생물재생 가능한 재료 개발, 더 탄력적인 작물, 신약 설계 가속화, 유전체 연구 등 더 많은 혁신적인 과학을 가능하게 할 수 있음

AlphaFold 3의 작동 방식

  • 입력된 분자 목록이 주어지면 AlphaFold 3는 분자들이 어떻게 맞물리는지 보여주는 3D 구조를 생성함. 단백질, DNA, RNA와 같은 큰 생체분자뿐만 아니라 리간드라고 알려진 작은 분자도 모델링할 수 있음
  • 많은 약물을 포함하는 범주인 리간드 모델링이 가능함. 또한 세포의 건강한 기능을 제어하는 이러한 분자의 화학적 변형을 모델링할 수 있으며, 이는 질병으로 이어질 수 있음
  • AlphaFold 2의 놀라운 성능을 뒷받침한 딥러닝 아키텍처인 Evoformer 모듈의 개선된 버전이 모델의 핵심임
  • 입력을 처리한 후 AlphaFold 3는 AI 이미지 생성기에서 발견되는 것과 유사한 확산 네트워크를 사용하여 예측을 조립함. 확산 과정은 원자 구름으로 시작하여 여러 단계를 거쳐 최종적으로 가장 정확한 분자 구조로 수렴함

신약 개발에서의 AlphaFold 3의 역할

  • AlphaFold 3는 단백질과 결합하여 인간의 건강과 질병에서 상호 작용하는 방식을 변화시키는 리간드 및 항체와 같이 약물에 일반적으로 사용되는 분자에 대한 예측을 통해 신약 설계 능력을 창출함
  • AlphaFold 3는 리간드 및 항체와 표적 단백질의 결합을 포함하여 약물과 유사한 상호 작용을 예측하는 데 있어 전례 없는 정확성을 달성함
  • AlphaFold 3는 구조 정보의 입력 없이도 PoseBusters 벤치마크에서 기존 최고의 전통적 방법보다 50% 더 정확하여, 생체분자 구조 예측을 위한 물리 기반 도구를 능가하는 최초의 AI 시스템이 됨
  • 항체-단백질 결합을 예측하는 능력은 인체 면역 반응의 측면과 새로운 치료제 종류로 성장하고 있는 항체 설계를 이해하는 데 매우 중요함
  • Isomorphic Labs는 AlphaFold 3와 상호 보완적인 내부 AI 모델을 결합하여 내부 프로젝트와 제약 파트너와 함께 신약 설계에 적용하고 있음

AlphaFold Server 개요

  • Google DeepMind가 새로 출시한 AlphaFold Server는 세포 전체에 걸쳐 단백질이 다른 분자와 상호 작용하는 방식을 예측하는 세계에서 가장 정확한 도구임
  • 과학자들이 비상업적 연구를 위해 무료로 사용할 수 있는 플랫폼임
  • 몇 번의 클릭만으로 생물학자들은 AlphaFold 3의 능력을 활용하여 단백질, DNA, RNA, 선택한 리간드, 이온 및 화학 변형으로 구성된 구조를 모델링할 수 있음
  • 실험실에서 테스트할 새로운 가설을 세우는 데 도움이 되어 워크플로를 가속화하고 추가 혁신을 가능하게 함
  • 연구자들에게 계산 자원이나 기계 학습 전문 지식에 관계없이 예측을 생성할 수 있는 접근 가능한 방법을 제공함
  • 실험적 단백질 구조 예측은 박사 학위 기간 정도 걸리고 수십만 달러의 비용이 들 수 있음. AlphaFold 2는 수억 개의 구조를 예측하는 데 사용되었는데, 이는 현재 실험 구조 생물학 속도로는 수억 년의 연구자 시간이 걸렸을 것임

AlphaFold 3의 책임감 있는 공유

  • 각 AlphaFold 릴리스에서 연구 및 안전 커뮤니티와 협력하여 기술의 광범위한 영향을 이해하기 위해 노력해 왔음
  • 과학 주도 접근 방식을 취하고 잠재적 위험을 완화하고 생물학 및 인류에 대한 광범위한 이점을 공유하기 위해 광범위한 평가를 수행함
  • AlphaFold 2에 대해 수행한 외부 자문을 바탕으로 생물 안전, 연구 및 산업 분야의 50명 이상의 도메인 전문가 및 전문 제3자와 협의하여 AlphaFold 모델의 능력과 잠재적 위험을 이해함
  • AlphaFold 3 출시에 앞서 커뮤니티 전체 포럼 및 토론에 참여함
  • 2억 개의 무료 단백질 구조 데이터베이스를 포함하여 AlphaFold의 혜택을 공유하기 위한 지속적인 노력을 반영함
  • EMBL-EBI와의 무료 AlphaFold 교육 온라인 과정을 확장하고, 과학자들에게 채택과 연구를 가속화하는 데 필요한 도구를 제공하기 위해 Global South의 조직과 제휴할 예정
  • 책임감 있는 AI 기술 개발 및 배포를 위해 과학계 및 정책 입안자와 계속 협력할 것임

AI 기반 세포 생물학의 미래

  • AlphaFold 3는 구조, 상호 작용 및 수정에 걸쳐 세포 시스템을 모든 복잡성으로 볼 수 있게 해줌
  • 이 새로운 창은 생명의 분자가 어떻게 연결되어 있는지 보여주고 이러한 연결이 약물의 작용, 호르몬 생산, 건강 보존 DNA 복구 과정과 같은 생물학적 기능에 어떻게 영향을 미치는지 이해하는 데 도움을 줌
  • AlphaFold 3와 무료 AlphaFold Server의 영향은 생물학의 개방형 질문과 새로운 연구 라인에서 과학자들이 어떻게 발견을 가속화하는지를 통해 실현될 것임
  • AlphaFold 3의 잠재력을 막 시작하고 있으며 미래가 어떨지 기대됨

GN⁺의 의견

  • AlphaFold 3는 단순히 단백질 구조 예측을 넘어, 세포 내 다양한 분자들 간의 상호작용까지 예측할 수 있게 됨으로써 생물학 연구에 큰 파급력을 가질 것으로 보임. 특히 무료 서버를 통해 전세계 과학자들이 쉽게 접근하여 활용할 수 있게 한 점이 인상적임.
  • 다만 분자 간 상호작용 예측의 정확도가 50% 향상되었다고는 하나, 실제 실험 결과와 비교했을 때 어느 정도 수준일지 아직 의문임. 현재로서는 가설 설정에 도움을 주는 보조적 도구 정도로 보는 것이 바람직해 보임.
  • 신약개발 분야에서의 활용 가능성이 매우 크다는 점에서 제약회사들의 관심이 높을 것으로 예상됨. 그러나 윤리적, 보안상의 이슈로 인해 상용화에는 시간이 더 걸릴 것 같음.
  • 알파폴드가 단백질 구조 예측을 시작으로 이제는 분자 수준의 상호작용 예측까지 가능해졌듯이, 앞으로 세포 및 조직 수준으로 확장되어 질병의 발병 기전 규명이나 맞춤 의료에 큰 도움이 될 것으로 기대됨.
  • 다만 강력한 AI 기술인 만큼 오남용 방지를 위한 윤리 규범 마련, 보안 대책 수립, 충분한 검증 실험 등이 뒷받침되어야 할 것임. 구글 딥마인드의 개방적이고 신중한 자세가 긍정적으로 보임.
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neo 3달전  [-]
Hacker News 의견

주요 내용을 요약하면 다음과 같음:

  • ML 기반 방법이 물리 기반 방법보다 세계를 정확하게 예측하는 데 더 뛰어난 성능을 보임. 이는 과학적 발전 과정에서 해석 가능한 이론이나 수학적 모델 없이 더 나은 모델로 발전할 수 있음을 시사함.

  • DeepMind의 AlphaFold 3와 유사하게 David Baker 연구실에서도 단백질 구조 및 결합된 DNA, 리간드를 예측하는 오픈소스 모델인 RoseTTAFold를 공개함.

  • AlphaFold 3는 약 70%의 정확도를 보이며, 기존 방법(30~50%)에 비해 상대적으로 우수한 성능을 보임. 그러나 보도자료에서 절대적인 정확도를 명시하지 않은 점은 의도적으로 오해의 소지가 있음.

  • AlphaFold 3는 단백질, DNA, RNA, 이온, 리간드, 화학적 변형을 포함한 다양한 생체분자 구조를 예측할 수 있음. 단백질 복합체 모델링 정확도도 개선됨.

  • 오픈소스로 공개되지 않은 점은 과학계에 큰 불편을 초래할 수 있음. 신약 개발 등에 큰 잠재력이 있는 기술을 폐쇄적으로 유지하는 것은 과학계에 도움이 되지 않음.

  • ML 기반 방법은 예측 결과에 대한 설명이 부족하다는 한계가 있음. 기저 원리에 대한 이해 없이 예측 결과의 일관성과 신뢰성을 보장하기 어려움.

  • 모델을 공개하지 않은 채 "무료 서버"만 제공하는 것은 과학적 재현성 측면에서 우려됨. 상용 기업에 의존하게 되는 것은 바람직하지 않음.

  • AlphaFold 3의 정확한 도킹 예측 성능에 대해서는 아직 논문이 공개되지 않아 불분명함. 기존 방법 대비 50% 이상 우수하다고 하나, 구체적인 수치는 제시되지 않음.

  • AlphaFold 2에 비해 구조적 제약 조건 등 해석 가능한 요소를 일부 배제하고 단순히 데이터 증류(distillation)에 의존하는 점이 우려됨. 이전 모델의 예측 결과를 활용해야 하는 것도 불편함.

  • DeepMind CEO의 트윗과 블로그 제목 사이에 "거의 모든" vs. "모든"이라는 표현 차이가 있어 100% 해결되었다는 인상을 주는 것은 문제가 있음.

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