BioINwatch
(BioIN + Issue + watch) : 바이오 이슈를 빠르게 포착하여 정보 제공구글 AI 알파폴드(AlphaFold), 단백질 3D 구조 예측력을 획기적으로 개선
- 등록일2020-12-24
- 조회수5162
- 분류플랫폼바이오 > 바이오기반기술, 플랫폼바이오 > 바이오융합기술
-
발간일
2020-12-24
-
키워드
#알파폴드#단백질 구조#AlphaFold#protein structure
- 첨부파일
-
차트+
?
차트+ 도움말
BioINwatch(BioIN+Issue+Watch): 20-90
구글 AI 알파폴드(AlphaFold), 단백질 3D 구조 예측력을 획기적으로 개선
◇ 구글 DeepMind 프로그램인 알파폴드(AlphaFold), 생물학의 난제 중 하나인 아미노산 서열에서 3차원 단백질 구조를 예측하는 데 결정적인 역할을 하여 한층 진보된 신약개발을 가능하게 할 것으로 기대
▸주요 출처 : Nature, ‘It will change everything’ : DeepMind’s AI makes gigantic leap in solving protein structures, 2020.12. 동아사이언스, 구글 AI, 생명과학의 미스터리 단백질 접힘 문제 해결 눈앞, 2020.12
■ 과학자들은 단백질의 최종 형태에서 나타나는 수많은 접힘(Folding)이 어떻게 구성되었는지 오랜 시간 동안 해결하기 위해 노력
○ 단백질 구조를 예측하기 위해 1980∼1990년대 컴퓨터를 사용한 초기 시도는 성공하지 못했지만, 실험적으로 X선 결정학(X-ray crystallization), 핵자기공명 분광학(NMR), 초저온-전자현미경(cryo-EM)을 이용하여 단백질 구조 분석
- 그간 X선 결정학이 단백질 구조에서 가장 많이 활용되었으나, 최근 cryo- EM이 구조생물학에서 가장 선호하는 도구로 부각
- 그러나 이러한 방법들로 단백질 접힘을 밝히려면 짧게는 몇 달, 길게는 몇 년이 걸리고 많은 비용이 소요되는 한계가 존재
- 이에 보다 정확한 단백질 접힘 구조를 예측하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션과 모델링을 활용한 연구를 활발하게 진행
■ (참고) 단백질(protein)의 특성
단백질은 아미노산(amino acid)의 집합체로서 평균적인 크기의 단백질은 20종류의 아미노산이 300개 정도 이어져 만들어지고, 단백질을 이루는 아미노산은 서로 밀거나 당기면서 구부러지고 비틀어짐
아미노산 서열이 단백질의 구조와 특징을 결정하는데 이렇게 아미노산이 상호작용을 통해 고유의 3차원 구조를 형성하는 과정을 '단백질 접힘'이라고 함
결국 단백질의 구조를 예측한다는 건 아미노산 서열로부터 단백질이 어떻게 접힐지 예측하는 것과 같다고 할 수 있음
출처 : Nature, ‘It will change everything’ : DeepMind’s AI makes gigantic leap in solving protein structures, 2020.12.
■ AI인 알파폴드(AlphaFold)가 생명과학 분야의 난제였던 단백질 접힘 구조를 해결하는 데 혁신적인 도약기반을 마련
○ 최근 구글 DeepMind가 개발한 3차원 단백질 구조 예측 AI 프로그램인 ‘알파폴드2(AlphaFold2)’가 온라인으로 열린 단백질 구조예측 대회(CASP)에서 평균 92.4으로 최고점을 획득
- 알파폴드2는 지난 2018년 개발한 AI 프로그램의 업그레이드 버전으로 딥러닝을 기반으로 한층 강화된 학습능력을 이용하여 인접한 아미노산 사이의 규칙성을 찾아 단백질이 어떻게 접힐지 예측
※ 2년 만에 단백질 구조 예측 정확도 60점에서 92.4점으로 상승
- 비교적 고난이도인 단백질 표적 예측에서 약 90점을 기록, 상대팀 최고점수인 75점을 크게 상회
단백질의 3D 구조(좌) 및 알파폴드의 예측 결과(우)
출처 : Nature, ‘It will change everything’: DeepMind’s AI makes gigantic leap in solving protein structures, 2020.12.
■ 과학자들은 알파폴드가 단백질의 3D 구조를 정확하게 예측함으로서 생명과학 및 의학을 혁신적으로 발전시킬 수 있을 것으로 예상
○ 세포의 구성요소인 단백질의 기능을 이해하는 데 도움이 되며, 신약개발에 있어 한층 더 진보된 방법을 제시할 것으로 기대
- 2020년 초반, 구글 알파폴드는 아직 실험적으로 결정되지 않은 코로나19 바이러스의 일부 단백질 구조를 예측하여 발표
※ 이 중 ‘Orf3a’라는 단백질에 대한 DeepMind의 예측은 나중에 cryo-EM을 통해 확인된 결과와 매우 유사한 결과로 확인
○ 구글 AI의 장기적인 목표는 인간과 같은 지능을 보이는 프로그램을 개발하는 것으로 알파폴드의 성능 향상은 구글 DeepMind의 전환점이 될 것으로 기대
...................(계속)
☞ 자세한 내용은 내용바로가기 또는 첨부파일을 이용하시기 바랍니다.
-
이전글
- 크리스퍼(CRISPR-Cas9) 유전자편집기술을 활용한 혈액유전질환 치료결과 발표
-
다음글
- 미국 인간유전체연구소, 미래전략(The Forefront of Genomics) 발표
지식