바이오인

생성형 인공지능(generative AI)의 도입으로 단백질 구조 예측 및 단백질 디자인 분야는 빠른 속도로 발전하고 있다. 이 기술은 기존의 실험적 한계를 뛰어넘으며, 신약 개발, 환자 맞춤형 진단 및 치료제 개발, 백신 디자인, 효소 공학을 포함한 다양한 생명과학 및 바이오 분야 연구에 혁신을 일으키고 있다. 특히 단백질의 입체구조, 항원-항체 결합 구조, 단백질-리간드 상호작용 등을 정밀하게 예측함으로써, 고기능성 단백질을 효율적으로 설계하고 새로운 약물 후보를 빠르게 선별할 수 있게 되었으며, 이에 따라 전체 개발 시간과 비용이 획기적으로 감소하고 있다. 예를 들어 AlphaFold와 RoseTTAFold과 같은 AI시스템을 사용하여 단백질 서열만으로 정밀한 단백질의 3차 구조를 예측할 수 있으며, 그 정확도는 점차적으로 높아지고 있다. 뿐만 아니라 다양한 생성형 AI 모델들이 개발되어 새로운 단백질 서열의 de novo 설계에 이용되고 있다. 이러한 모델들은 기존 생물체에 존재하지 않던 새로운 단백질 서열을 생성할 수 있을 뿐 아니라, 생성된 단백질 구조의 물리화학적 안정성 및 기능성도 실험적으로 검증 가능하도록 설계되었다. 궁극적으로 생성형 AI는 단순한 예측 도구를 넘어, 생물학적 구조와 기능에 대한 깊은 이해를 바탕으로 창의적인 단백질 설계와 기능성 개발을 실현하는 핵심 기술로 자리매김하고 있다. 생성형 AI를 사용한 단백질 구조 예측 및 디자인, 실험적 검증을 통한 AI모델의 개선은 의약생명공학 연구의 효율성을 높이고 있으며 앞으로도 AI의 역할은 증가할 것이 기대된다.