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남궁석
남궁석

[누구나 해보는 단백질 디자인] 3. 다른 단백질에 들러붙는 단백질 만들기

이전 연재에서는 동일한 단백질끼리 서로 결합하는 복합체를 만들고, 여기에 코로나 바이러스의 단백질을 결합해보았다. 결국 기존의 생물 유래의 단백질을 결합시키면 백신과 같은 역할을 할 수 있는 것은  기존의 생물 유래의 단백질이 다른 단백질과 결합할 수 있는 능력 때문이다. 그렇다면 생물이 기존에 가지고 있는 단백질에 결합할 수 있는 단백질을 디자인하여 기존 단백질의 기능을 조절할 수 있다면 좀 더 생명 현상에 밀접한 관계를 가지는 단백질을 만들 수 있지 않을까? 즉 질병에 관련하는 단백질에 결합하여 그 기능을 못하게 함으로써 질병의 진전을 막는 것과 같은 일을 할 수 있다. 사실 현재 시판되는 많은 ‘단백질 의약품’ 이라는 것들이 바로 이런 역할을 하는 것이다. 현재의 단백질 의약품들은 주로 항체 (Antibody) 기반의 의약품으로써, 외래 단백질이 들어오면 이를 무력화하기 위하여 여기에 결합할 수 있는 항체가 만들어지는 면역계의 원리를 이용한 것이지만, 단백질 디자...
산업/기술/IT
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남궁석
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[누구나 해보는 단백질 디자인] 1. 자연계에 존재하지 않는 단백질 만들기

첨단의 연구 결과물을 직접 들여다보기 최신의 과학 연구 결과를 직접 접하는 것은 일반인 뿐만 아니라 과학자에게도 쉬운 일이 아니다. 여기서 ‘과학 연구결과를 직접 접한다’ 라는 의미는 언론 매체를 통해서 소개되는 연구 결과의 개요를 알게 된다는 의미가 아니다. 즉, 연구의 결과물인 데이터를 직접 들여다보거나 연구를 재현해 보는 등등, 연구 결과를 직접 체험해 보는 일이다. 어떻게 보면 언론 매체로 소개되는 최신의 연구 결과는 결국 최신 맛집을 방문하여 요리를 맛보고 쓴 기사나 인스타그램 포스팅과 비슷하다.  즉 대략적으로 연구가 어떤 것인지에 대한 소개는 될 수 있겠으나, 실제로 연구에서 나온 결과물을 들여다보거나, 비슷한 방법론으로 연구를 직접 수행해 보지 않은 상태에서 해당 연구를 완전히 이해했다고 이야기하기는 어렵다. 마치 인스타나 블로그, 혹은 유튜브 먹방만 보고서 맛좋은 음식을 체험했다고 하는 것 만큼이나 불완전한 일이라는 것이다.   그러나 물론 이것은 쉬...
산업/기술/IT
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남궁석
[알파폴드에서 단백질 디자인까지] 1. 단백질 구조는 왜 중요한가
남궁석
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[알파폴드에서 단백질 디자인까지] 10(완). 단백질 디자인 기술은 세상을 어떻게 바꿀까

지금까지 9화에 걸쳐 단백질 구조 예측과 디자인 기술이 어떻게 발전해 왔는지의 과정을 다루었다. 그렇다면 이러한 기술의 발전은 궁극적으로 어떤 변화를 만들까? 생명과학이나 바이오테크놀로지에 국한된 변화뿐만 아닌 넓은 관점에서의 예상을 해보도록 하자. 일단 지금까지 다룬 ‘단백질을 마음대로 만들어 낼 수 있다는 것’이 생물학의 역사에서 어떤 전환점이 되는지부터 알아보도록 하자. 읽는 생물학에서 쓰는 생물학의 시대로의 전환 지금까지의 생물학의 발전 과정을 살펴보면 대부분 생명 현상이라는 우주에서 가장 복잡한 현상을 어떻게 관찰하고 읽어내는 과정이었다고 할 수 있다. 즉 다양한 생물을 관찰하고, 이들을 해부하여 내부 구조를 파악하고, 현미경을 통해 세포라는 생물의 기본 단위를 발견하고, 세포를 구성하고 있는 화학 물질을 분석하고, 세포와 생물의 ‘펌웨어’ 라고 할 수 있는 유전 정보가 들어있는 DNA를 발견하여 그 안에 들어 있는 정보를 해독하고, DNA에 들어있는 정보 중 ...
산업/기술/IT
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[알파폴드에서 단백질 디자인까지] 1. 단백질 구조는 왜 중요한가
남궁석
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[알파폴드에서 단백질 디자인까지]9. 단백질이 스테블 디퓨전과 ChatGPT 기술이 만날 때

인공지능에서 최근 대중들에게 가장 화제가 된 것들은 무엇보다도 생성 AI (Generative AI) 로 불리는 기술들이다. 가령 정해진 텍스트에 따라서 학습된 이미지에 기반하여 마치 프로 아티스트가 그린 듯한 고퀄리티의 그림을 생성해 주는 DALL·E-2 나 스태블 디퓨전 (Stable Diffusion), 그리고 화자의 질문에 따라서 적절한 답을 주는 ChatGPT 등은 매우 큰 화제가 되고 있다. 그러나 이러한 AI 응용기술과 크게 다르지 않은 원리가 최근 단백질 분야에 활발히 적용되고 있다는 것은 일반인들에게 아직 잘 알려져 있지 않은 듯 싶다. 그것도 그럴 것이 생성 AI 가 만들어 낸 디지털 이미지나 텍스트는 바로 눈으로 보고 그 대단함을 바로 느낄 수 있지만, 단백질 디자인에 의해 생성된 단백질 서열이나 구조는 그것만으로는 큰 영향력을 미치기는 힘들고, 실존하는 단백질이 되어 의약품 등으로 그 효과가 검증되기까지는 앞으로도 꽤 오랜 시간이 걸릴 것이라는 차이가 ...
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[알파폴드에서 단백질 디자인까지] 1. 단백질 구조는 왜 중요한가
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[알파폴드에서 단백질 디자인까지]8. 딥러닝 네트워크는 단백질의 꿈을 꾸는가?

앞에서 설명했듯이 2018년 이후 단백질 구조 예측 분야가 인공지능 기술의 본격적인 도입으로 지각변동을 시작할 무렵 단백질 디자인에도 인공지능 기술의 도입이 시작되었다. 특히 알파폴드에 의해서 단백질 디자인의 역함수인 구조 예측이 거의 해결된 이후 알파폴드나 로제타폴드 등의 구조 예측 소프트웨어를 이용하여 단백질 디자인을 하는 시도도 이루어졌다. 이러한 시도 중의 하나가 할루시네이선 (hallucination) 이다. 딥러닝 네트워크는 단백질의 꿈을 꾸는가 일단 단백질 디자인에서의 할루시네이션에 대해서 이야기하기 전에 딥 러닝과 할루시네이션에 대한 이야기부터 알아보자.  2010년대 중반 딥러닝의 발전을 선도했던 영상 인식 연구자들은 여러가지 사물의 이미지를 이용하여 훈련된 네트워크는 이미지에서 유사한 특성을 가진 사물도 해당 사물로 인식할 수 있다는 것을 알게 되었다. 가령 영상 인식의 대표적인 한계로 알려진 머핀을 치와와로 착각하는 밈을 생각해 볼 수 있다. 그림 1...
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[알파폴드에서 단백질 디자인까지] 1. 단백질 구조는 왜 중요한가
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[알파폴드에서 단백질 디자인까지] 7.단백질 디자인이란 무엇인가

이전 글은 ‘단백질 디자인’ (Protein Design) 이라는 대부분의 사람들은 듣도 보도 못했을 용어를 던지고 끝났다. 그렇다면 단백질 디자인이 도대체 무엇인지부터 알아보도록 하자. 일단 이 연재에서 이야기하는 단백질 구조예측은 주어진 아미노산 서열로부터 단백질의 3차원 구조를 찾는 문제이고, 이를 위해서 이전에는 물리 화학적인 계산에 기반된 방법이 사용되다가 최근에는 알파폴드와 같은 인공지능 기반의 네트워크가 도입되어 탁월한 성능을 보였다는 것을 이미 이전의 연재에서 설명했다. 단백질 디자인은 단백질 구조예측의 ‘역함수’ 라고 생각하면 된다. 즉, 이미 정해진 단백질의 3차 구조를 형성할 수 있는 아미노산 서열을 찾는 문제이다. 여기서 단백질의 3차 구조란 자연계의 생물에서 발견되는 단백질일 수도 있고, 자연계에서는 아직 발견되지 않았지만 단백질의 접힘 원리를 따르는 임의의 모양의 단백질일수도 있다. 대부분의 과학-기술과 마찬가지로, 단백질 디자인은 처음에는...
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[알파폴드에서 단백질 디자인까지] 1. 단백질 구조는 왜 중요한가
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[알파폴드에서 단백질 디자인까지] 2. 세기의 난제, 단백질 구조 예측

지난 글에서 단백질의 구조를 실험을 통해서 알아내는 것은 엄청나게 어려운 일이라는 것을 설명했다. 그렇다면 이번 글에서 이를 AI 의 슈퍼파워로 해결한 딥마인드와 알파폴드가 바로 등장할 것이라고 예상했을지도 모르겠으나, 알파폴드가 등장하기에는 아직 한참 (60년) 남았다. 일단 알파폴드가 등장하여 각광을 받은 원인은 ‘세기의 난제’ 라고 일컬어지던 문제, 즉 수십년 동안 많은 사람들이 풀려고 시도했지만 제대로 풀리지 않던 문제에 해결책을 제시했기 때문이다. 그렇다면 단백질의 구조를 아미노산에서 알아내는 것이 어떻게 세기의 난제가 되었는지를 알아볼 필요가 있다. 영화에서 주인공의 막강함을 절실히 느끼기 위해서는 주인공이 물리쳐야 하는 강적들의 무시무시함을 충분히 보여주는 ‘빌드업’ 이 필요한 것과 마찬가지이다. 그 이전에 과연 단백질의 아미노산 서열이라는 1차원적 정보만으로 단백질의 3차원 구조를 풀 수 있다고 생각하게 된 계기부터 알아보자. 이를 위해서는 시계를 196...
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