GN⁺: 노벨 화학상: 컴퓨테이셔널 단백질 설계 및 단백질 구조 예측

• 스웨덴 왕립 과학 아카데미는 2024년 노벨 화학상을 수여하기로 결정하였음
  • 데이비드 베이커: 워싱턴 대학교, 시애틀, 미국 및 하워드 휴즈 의학 연구소, 미국
    • "계산적 단백질 설계"로 수상
  • 데미스 하사비스 및 존 M. 점퍼: 구글 딥마인드, 런던, 영국
    • "단백질 구조 예측"으로 공동 수상

단백질의 놀라운 구조를 해독함

• 2024년 노벨 화학상은 생명의 화학적 도구인 단백질에 관한 것임

  • 데이비드 베이커는 완전히 새로운 종류의 단백질을 설계하는 데 성공하였음
  • 데미스 하사비스와 존 점퍼는 50년 된 문제인 단백질의 복잡한 구조 예측을 해결하는 AI 모델을 개발하였음
  • 이러한 발견은 엄청난 잠재력을 지니고 있음

• 단백질은 화학 반응을 조절하고 촉진하며, 호르몬, 신호 물질, 항체 및 다양한 조직의 구성 요소로 기능함

  • 2003년, 데이비드 베이커는 새로운 단백질을 설계하는 데 성공하였음
  • 그의 연구 그룹은 이후 의약품, 백신, 나노물질 및 작은 센서로 사용될 수 있는 단백질을 계속해서 개발하고 있음

• 두 번째 발견은 단백질 구조 예측에 관한 것임

  • 2020년, 데미스 하사비스와 존 점퍼는 AlphaFold2라는 AI 모델을 발표하였음
  • 이 모델을 통해 연구자들이 확인한 거의 모든 2억 개의 단백질 구조를 예측할 수 있게 되었음
  • AlphaFold2는 항생제 내성을 이해하고 플라스틱을 분해할 수 있는 효소 이미지를 생성하는 데 사용되고 있음

일러스트레이션

• 비상업적 목적으로 사용 가능한 일러스트레이션
  • 단백질은 수십 개에서 수천 개의 아미노산으로 구성될 수 있음
  • AlphaFold2의 작동 방식
  • 기존 단백질과 완전히 다른 첫 번째 단백질 Top7
  • 베이커의 프로그램 Rosetta를 사용하여 개발된 단백질
  • AlphaFold2를 사용하여 결정된 단백질 구조

올해의 수상에 대한 추가 정보

• 대중 과학 배경: 컴퓨팅과 인공지능을 통해 단백질의 비밀을 밝힘
• 과학적 배경: 계산적 단백질 설계 및 단백질 구조 예측

GN⁺의 정리

• 2024년 노벨 화학상은 단백질 설계와 구조 예측의 혁신적인 발견을 인정함
• 데이비드 베이커의 연구는 새로운 단백질 설계의 가능성을 열었으며, 이는 의약품 및 나노기술 분야에 큰 영향을 미칠 수 있음
• AlphaFold2는 단백질 구조 예측의 패러다임을 변화시켰으며, 이는 생명과학 연구에 큰 기여를 하고 있음
• 이러한 발견은 생명과학 분야의 발전을 가속화하고, 인간의 건강과 환경 문제 해결에 기여할 수 있는 잠재력을 지니고 있음