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남궁석
남궁석

알파폴드 3 - 오픈소스로부터 비공개 소프트웨어로의 변화

이전 글에서 알파폴드 3 이 알파폴드 2 에 비해서 어떻게 다른지에 대해서 설명했으나, 한 가지 중요한 부분을 생락한 것이 있다. 그것은 소프트웨어가 어떻게 공개되는지의 여부이다. 이전의 알파폴드 2 는 논문 출판과 동시에 GitHub 을 통하여 소스 코드와 weight 가 공개되어 누구라도 코드를 수정하고, 직접 실행해 볼 수 있는 '오픈 소스' 로 공개되었다. 이러한 오픈 소스 정책은 학계에 매우 큰 반향을 일으켰는데, 직접 알파폴드 2 를 실행해서 딥마인드의 결과를 검증하는 것은 물론이고, 공개된 소스 코드에 기반하여 이를 수정하여 딥마인드가 제공하지 못했던 기능을 추가하거나, 심지어는 딥마인드가 알파폴드 2 개발 시에는 의도하지 않았던 사용 방법을 개발하여 프로그램의 활용도를 높이기도 하였다. 가령 알파폴드 2 의 처음 공개 당시에는 단백질 간의 복합체의 예측 능력은 상정하지 않았으나, 알파폴드 2 의 코드가 공개된 이후, 연구자들은 서로 결합하는 단백질의 아...
우주/생명 · 산업/기술/IT
남궁석
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알파폴드 3 의 강림 - 진정한 AI 기반 신약 개발의 시대가 열리나?

작년 얼룩소 연재를 통하여 딥마인드의 단백질 구조 예측 인공지능 '알파폴드' (Alphafold) 에 대한 내용을 소개한 적이 있다. 일단 이 내용을 잘 모르는 분은 이 글부터 읽고 시작하도록 하자. 이 이야기는 기존의 알파폴드 2 의 한계에서부터 시작한다. 알파폴드 2 의 한계 2020년에 공개된 알파폴드 2 는 이전에는 실험에 의한  결정으로만 가능했던 매우 높은 정밀도의 단백질 구조 예측을 가능케 하여 구조생물학에 일대 혁신을 가져왔다. 그러나 이것이 신약 개발의 혁신을 바로 가지고 왔는가? 라고 하기에는 “아…그게 말이죠…” (쭈삣쭈삣) 할만한 망설임이 있었는데, 실제로 알파폴드 2 를 신약 개발에 이용하는데는 다음과 같은 한계가 있었다. 항체-항원 구조 예측의 어려움 : 현재 주류를 차지하는 항체 기반의 단백질 의약품의 개발을 가속화하기 위해서는 항체와 항원간의 결합 구조를 예측하는 것이 필수적이나, 알파폴드 2 및 이후 개선판인 알파폴드 - 멀티머를 이...
산업/기술/IT · 우주/생명
남궁석
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로버트 랭거는 의사과학자가 아니다.

우연히 이런 기사를 보게 되었다. 의대 출신의 의사과학자를 만들자는 의견인데 뭐 난 의사도 아니고 의대와 직접적인 콜라보를 하지도 않으니 난 이 문제에 대한 의견이 없는데 기사의 한 단락에 눈이 갔다. 한국이 가만히 있다고 경쟁 국가들이 기다려주는 건 아니다. 의사과학자는 첨단 바이오 산업의 핵심 인력이다. 글로벌 상위 10대 제약사의 최고기술책임자(CTO)의 70%가 의사과학자 출신이다. 코로나19 백신의 조기 개발을 이끈 모더나를 만든 로버트 랭거 미국 매사추세츠공대(MIT) 교수는 대표적인 의사과학자의 성공 사례다. 윤석열 정부도 첨단 바이오를 국가전략기술로 선정하고 지원을 늘리고 있지만, 연구를 담당할 ‘사람’이 없는데 성과를 기대하는 건 어불성설이다. MIT의 로버트 랭거 (Robert Langer 그런데 보통 로버트 랭어라고 읽는다) 교수가 의사과학자라...물론 워낙 마당발로 일하는 랭거 교수가 ‘의과학’을 연구하는 연구자인 것은 맞다. 그러나 의사과학자? 랭거...
우주/생명 · 건강/보건 · 산업/기술/IT
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남궁석
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PubMed 검색 + Claude 3 을 이용한 학술논문 자료 탐색

LLM의 할루시네이션 현상을 해결하는 방법 LLM을 학술 논문 작성과 같이 팩트체크가 중요한 글 작성에 사용할때 가장 문제가 되는 것은 LLM이 가지는 특성인 할루시네이션이다. LLM은 많은 양의 텍스트 문서를 통하여 학습되면서 부지불식간에 이러한 텍스트 문서의 내용에 대한 정보를 단편적으로 가지고 있지만, 어디까지나 LLM은 이러한 문서를 기반으로 '그럴싸한 문장을 만들어 내는 도구' 인 관계로 논문의 참고 문헌과 같이 팩트 그 그대로가 중요한 정보를 생성할 때 '그럴싸하지만 실제로는 존재하지 않는 가공의 정보' 를 만들어 낼 우려가 있다. 이러한 것에 대처하기 위해서는 결국 프롬프트를 통하여 사전에 참고할 정보를 제공하는 것이 중요하다. 사실 MS Copilot 이나 Gemini 와 같은 도구에서 어떤 질문을 주면, 내부적으로는 이의 키워드를 이용하여 검색을 실시하고, 이렇게 검색된 결과를 프롬프트로 LLM에 주어서, 이러한 정보를 기반으로 응답을 얻어내는 것이 한...
산업/기술/IT · 우주/생명
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남궁석
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과학 연구비의 역사 (6) - 한국의 과학 연구 지원

지금까지 알아본 과학 연구비의 역사는 어디까지나 미국 등을 중심으로 한 국가들의 경우였다. 그러나 상대적으로 과학기술 연구의 역사가 일천한 한국의 경우 이러한 발전 과정과는 많이 상이한 과정을 통하여 국가에 의한 과학 연구 지원구조가 형성되었다는 것을 반드시 기억해야 한다. 이번에는 어떤 과정을 통하여 한국에서 국가에서 과학을 지원하는 구조가 형성되었는지를 알아보도록 한다. 산업응용 기술 개발을 위하여 시작된 국가 주도 R&D 식민지배로부터의 해방과 이어진 전쟁으로 피폐해진 한국에서의 과학기술 연구는 곧 응용과학/기술 연구로 보아도 크게 과언이 아닐 만큼 경제 개발을 위해 빈곤을 탈출하는 분명한 목표를 가진 연구였으며, 이를 위해서 정부는 산업화/공업화를 적극적으로 추진했다. 과학기술의 기반이 없는 국가에서 이를 추진하기 위해서는 결국 해외 기술을 도입하는 것 이외에는 방법이 없었다. 그러나 단순히 해외 기술을 도입하는 것만으로는 공업화가 불가능했으며, 도입된 기...
우주/생명 · 산업/기술/IT
남궁석
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카탈린 카리코 : 현장 과학자의 힘

2024년 노벨 생리의학상은 많은 사람들이 예상하던 대로 RNA 백신 개발에서 중요한 역할을 한 카탈린 카리코(Katalin Karikó)와 드류 와이스만(Drew, Weissman) 에게 돌아갔다. 노벨상 수상 업적과 함께 관심을 모든 것은 카탈린 카리코 박사의 범상치 않은(?) 경력이었다. 일반적으로 노벨상은 해당 분야에서 이미 명망이 높은, 유명 대학에 재직하고 있는 교수급의 연구자가 타는 것이 보통이다. 카탈린 카리코 박사도 물론 노벨상 수상 이전부터 래스커 상 등 다양한 상을 수상한 유명한 연구자인 것은 분명하나, 그가 대중적으로 명성을 얻게 된 것은 2021년 SARS-CoV-2 바이러스에 대한 RNA 백신이 개발된 이후이며, 그는 일반적인 노벨상 수상자처럼 교수로 연구실을 대표하는 연구 책임자가 아닌 실험실에서 직접 실험을 하는 현장 연구자였다. 그가 노벨상을 받은 2005년의 논문은 만 50세에 나왔으며, 그 이후에도 계속 실험실에서 직접 실험을 하며 데이터를...
우주/생명 · 산업/기술/IT
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남궁석
[알파폴드에서 단백질 디자인까지] 1. 단백질 구조는 왜 중요한가
남궁석
남궁석

[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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