2018년 CASP13 에 딥마인드라는 인공지능 분야의 가장 활발한 연구팀이 단백질 구조 예측에 뛰어든 것은 크게 화제가 되었고, 학계 연구팀들 역시 2018년 딥마인드가 적용한 것과 대동소이한 인공지능 방법론을 단백질 구조 예측에 적용하기 시작하였다. 2년 후에 열린 2020년 CASP14 에 참가한 대부분의 참가팀들은 나름대로의 인공지능 방법론을 들고 나와서 단백질 구조 예측에 임했다.

2020년 12월 CASP14 의 결과가 공개되었고, 모든 관계자 및 참가자들은 경악하였다. 한 참가팀이 다른 참가팀들과는 비교되지 않을 수준의 높은 정확도로 구조를 예측한 것이었다. 다른 참가팀들 역시 이전 대회에 비해서는 한층 진보한 예측 방법론을 들고 나왔지만, 그 의문의 참가팀의 예측의 정확도는 남달랐다. 이 참가팀은 예상대로 딥마인드의 새로운 단백질 구조 예측 시스템인 알파폴드였다 (2020년의 딥마인드의 예측 시스템 역시 ‘알파폴드’ 라는 이름을 가지고 있었으나, 2018년의 알파폴드와 구별하기 위하여 알파폴드 2 라고 칭한다). 2018년의 알파폴드는 첫 참가에도 다른 학계의 경쟁 그룹의 예측보다 정확한 예측을 보여서 전체 예측 점수로 1위를 차지하였다. 그러나 2020년의 알파폴드 2 는 다른 경쟁 그룹, 그리고 자신들의 2018년 버전과도 비교가 되지 않는 높은 정확도로 단백질 구조를 예측했다.

그림 1. 2020년 CASP14 의 단백질 예측 정확도 총점. 1위를 차지한 딥마인드의 알파폴드 2 는 다른 경쟁그룹과 두배 이상 차이나는 엄청난 ‘초격차’ 를 보여주었다.

알파폴드 2는 146종의 예측 프로그램이 참가한 경쟁에서 총점 244점을 차지하여 1위를 차지하였다. 문제는 2,3위를 차지한 데이비드 베이커 연구실의 두 종류의 예측 프로그램은 90, 88점을 차지했다는 것이다. 알...