바이오인

 BioINwatch(BioIN+Issue+Watch): 22-51

단백질 구조 예측 AI 활용과 가능성

■ AlphaFold2, 2020년 12월 단백질 구조예측대회(CASP)*에서 월등한 실력으로 우승하면서 연구계에 큰 화제를 불러일으킴

    * 생물학의 가장 큰 난제 중 하나인 단백질 3차 구조를 예측하는 대회(Critical Assessment of Structure Prediction)로 1994년부터 2년마다 개최. 현재 CASP14(2020년)까지 개최

 ○ 런던에 본사를 둔 DeepMind는 Google의 모회사인 Alphabet의 자회사로 ‘AlphaFold(알파폴드)’라는 인공지능(AI) 소프트웨어를 개발

< AlphaFold2 활용 관련 연구 논문 및 preprint 증가 추세 >

출처 : Nature, What’s next for the AI protein-folding revolution., 2022.4.14.

- 이 소프트웨어는 유전자 정보 기반의 아미노산 서열로부터 단백질 3D 구조를 예측하는 것으로, 최근 알파폴드 프로그램을 연구에 활용한 논문 발표가 많이 증가

 ○ AlphaFold2는 AlphaFold 2020 버전으로 AlphaFold2의 예측 정확도는 실험적인 실제 단백질 구조 예측 정확도와 거의 유사

   - 2020년 CASP14에서 Alphafold2가 실험적 기술과 동등한 평균 92.4점을 기록하며 커다란 반향을 일으킴

■ 최근 AlphaFold 외 단백질 구조 예측 프로그램이 발표되며 AI 기반 단백질 구조 예측이 생물학 분야에 혁신을 주도

 ○ 워싱턴 대학 연구진은 DeepMind의 공개 강연 정보와 자신들의 통찰력을 사용하여 ‘RoseTTAFold’라는 자체 AI 도구를 개발

   - AlphaFold의 공개 여부가 분명하지 않았기 때문에 AI 전공자 없이 생물 및 화학 전공자로만 구성된 내부 연구자들이 직접 프로그램을 개발

   ※ RoseTTAFold 개발에는 백민경 박사가 주도하고 2021년 Science에 제1저자로 논문(Accurate prediction of protein structures and interactions using a three-track neural network, 2021.7.15.)을 게재

   - 흥미로운 점은 그간 공개를 꺼리던 DeepMind에서 RoseTTAFold 논문이 발표되던 날에 Nature에 눈문*과 정보를 공개

   * Nature, Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold, 2021.7.15.

   - AI 단백질 구조 예측 프로그램 Alphafold2와 RoseTTAFold는 2021년 가장 혁신적인 연구 성과(Science, 2021 breakthrough of the year)로 선정

 ○ 뒤이어 Google의 Colaboratory에서 Alphafold2 또는 RoseTTAFold와 결합하여 사용할 수 있고, 빠르고 편리한 노트북 환경에서 구동이 가능한 ‘ColabFold*’를 개발하여 논문*을 발표

   * Nature, ColabFold: Making protein folding accessible to all., 2022.5.30

 ○ DeepMind의 AI는 방대한 양의 단백질 구조를 예측하여 이전에는 상상할 수 없었던 연구가 가능해질 전망

   - 일부 과학자들은 예측 결과의 신뢰도가 낮아 연구에 활용하기에 한계가 있다고 말하지만, 예측 속도는 무서울 정도라고 설명

 ○ 단백질 구조 예측 AI 프로그램을 활용하여 신약개발 및 단백질 설계에서부터 복잡한 삶의 기원에 이르기까지 다양한 분야에서 연구 중

   - DeepMind는 AlphaFold로 대부분의 인체 단백질뿐만 아니라 생쥐, 대장균(Bacterium Escherichia coli)과 같이 널리 연구된 20개 생물의 전체 단백체(총 365,000개 이상의 구조)를 예측했다고 발표

...................(계속)

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