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[누구나 해보는 단백질 디자인] 4(완). 현실 세계에서 디자인된 단백질 만들기
[누구나 해보는 단백질 디자인] 4(완). 현실 세계에서 디자인된 단백질 만들기
지금까지 알아본 ‘단백질 디자인’ 은 모두 디지털 월드에서 벌어진 일이었다. 즉, 단백질 아미노산 서열이건 구조이건 결국 디지털의 신호로 존재하는 것이었고, 물리적인 형태의 실재하는 단백질을 만들어 과연 예상대로 디자인된 단백질이 작동하는지를 확인한 것은 아니었다.
그렇다면 이러한 디지털 공간의 단백질을 실존하는 화학 물질인 단백질로 만들어 그 특성을 조사하려면 어떻게 해야 할까? 물론 오늘날 실험생물학, 특히 단백질을 직접 만들어 실험하는 생화학, 구조생물학을 연구하는 연구자라면 잘 아는 내용이겠지만, 모든 사람들이 주어진 단백질 서열 정보를 어떻게 단백질로 만드는지를 잘 아는 것은 아니다. 일반인은 물론이고 연구자, 심지어 단백질 디자인이나 예측의 ‘디지털 도메인’ 즉 인실리코 (in sillico) 쪽에서 컴퓨터를 가지고 연구하는 연구자들이라면 이런 실험적인 분야에 지식이 부족할 수도 있다.물론 인실리코 위주의 연구자는 실험을 하는 웻 랩 위주의 연구자와 공동연구를 하...
DNA 이중나선 70년, 신화와 오해 - 왓슨/크릭은 프랭클린의 데이터를 훔친 것이 아니다
DNA 이중나선 70년, 신화와 오해 - 왓슨/크릭은 프랭클린의 데이터를 훔친 것이 아니다
지금으로부터 70년 전, 1953년 4월 25일 네이처에는 3개의 논문이 백투백 (논문이 저널의 같은 호에 이어서 실리는 것) 으로 실렸다. 첫번째 논문은 캠브리지 대학의 왓슨과 크릭, 두번째는 런던 킹스 칼리지의 윌킨스,스토크스,윌슨의 논문, 세번째는 킹스 칼리지의 프랭클린과 고슬링의 논문이다.
왓슨, 크릭의 논문
윌킨스, 스토크스, 윌슨의 논문
프랭클린 & 고슬링의 논문
이 논문은 다름아닌 DNA 이중 나선의 모델과 이를 입증하는 실험 데이터에 관련된 논문이다. 학술지에 논문을 내본 사람이라면 알겠지만, 저널에 논문을 이렇게 백투백으로 내는 것은 비슷한 연구를 하던 연구자들이 비슷한 결론에 도달했을때, 사전에 합의하여 연구의 우선권을 공평하게 가지도록 (과학 연구에서 언제나 우선권은 제일 먼저 논문을 발표한 사람들에게 있으므로) 하는 관행이고, 실제로 이 논문들은 사전에 캠브리지 대학과 킹스 칼리지의 관련 연구자들에 의해 협의되어 나온 논문들이다.
이 논문...
[누구나 해보는 단백질 디자인] 3. 다른 단백질에 들러붙는 단백질 만들기
[누구나 해보는 단백질 디자인] 2. 인공 단백질에 기능을 불어넣기
[누구나 해보는 단백질 디자인] 1. 자연계에 존재하지 않는 단백질 만들기
[학술 연구자를 위한 ChatGPT 활용] 3. ChatGPT 로 논문 읽기와 피어 리뷰 흉내
[학술 연구자를 위한 ChatGPT 활용] 3. ChatGPT 로 논문 읽기와 피어 리뷰 흉내
지난 연재에서는 의생명과학 학술 논문의 초록을 외부 데이터베이스에서 검색하고, 이를 기반으로 논문 형식의 글을 쓰는 방법을 알아보았다. 이번에는 논문을 ChatGPT 를 이용하여 ‘읽는’ 방법에 대해서 알아보도록 하자. 여기서 학술 논문을 읽는다는 것은 논문에서 제시한 내용을 이해하는 것을 넘어서, 논문의 핵심 주장을 파악하고, 이를 비판적으로 읽는 과정을 의미한다.
대부분의 출판물과 학술논문이 가지는 큰 차이라면 오늘날 거의 대부분의 학술 논문은 출판 전에 해당 분야 연구자에 의한 ‘피어 리뷰’ (동료 평가로 번역하는 것이 제일 적절하다) 를 거치고 여기서 나온 지적이나 비판을 보완하는 과정을 거친 이후에야 출판된다. 학계에서 권위가 있는 저널인 경우에는 내가 작성한 논문이 이러한 권위에 걸맞는 존재인지, 즉 논문 연구주제의 독창성과 연구 수행 방법의 엄밀성에 대해서 피어 리뷰를 통하여 혹독히 도전받는다. 그리하여 상당수의 논문들은 이러한 피어 리뷰의 문턱을 넘지도 못하...
[학술 연구자를 위한 ChatGPT 활용] 2. 맥락이 풍부해질수록 단단해지는 ChatGPT의 결과물
[학술 연구자를 위한 ChatGPT 활용] 2. 맥락이 풍부해질수록 단단해지는 ChatGPT의 결과물
지난번의 글에서는 ChatGPT와 같은 거대 언어 모델에 기반한 도구는 검색 엔진과는 판이하게 다르며, 학술 관련 글과 같이 디테일이 정확해야 하는 글에서는 거대 언어 모델에서 나오는 결과물은 여러가지 방법을 통해서 팩트체크를 거쳐야 한다는 이야기를 했다.
이번에는 지난번과는 다른 관점에서 ChatGPT 를 이용하여 보다 근거에 기반한 글을 생성할 수 있는 방법에 대해서 알아보도록 한다. 이를 위해서는 과연 ChatGPT 가 어떻게 사용자와 "대화" 를 하는지에 대해서 잠시 알아보기로 하자.
ChatGPT가 대화의 문맥을 기억하는 방법
ChatGPT를 어느 정도 사용해 본 사람이라면 ChatGPT와의 '대화' 를 통해서 좀 더 많은 정보를 제공하거나, ChatGPT의 출력에 대해 피드백을 주면 줄수록 보다 나은 결과를 얻을 수 있다는 것을 경험하였을 것이다. 그렇다면 어떻게 ChatGPT는 사용자와의 대화를 '기억'하고, 이를 통하여 더 나은 답을 제공할 수 있을까?
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[학술 연구자를 위한 ChatGPT 활용] 1. ChatGPT의 출력을 어떻게 팩트 체크할 것인가?
[학술 연구자를 위한 ChatGPT 활용] 1. ChatGPT의 출력을 어떻게 팩트 체크할 것인가?
ChatGPT가 화제가 된지도 어느정도 시간이 지났고, 이제 ChatGPT 를 어떻게 생산적으로 사용할 수 있을지에 대해서 관심이 모아지고 있다. 그러나 ChatGPT 를 제대로 사용하기 위해서는, 흔히 ChatGPT에 대해서 가지는 여러가지 오해와 기능의 한계를 정확히 인식해야 한다. 가장 대표적인 오해라면 ChatGPT 를 ‘자연어 문장으로 검색 가능한 검색 엔진’ 으로 착각하는 것이다. 그러나 ChatGPT가 뱉어내는 결과들을 조금이라도 유심히 들여다 본 사람이라면 그렇지 않다는 것을 눈치챘을 것이다.
앞으로 몇 회에 걸쳐서, 연구자가 ChatGPT 를 활용하여 연구에 관련된 문서 (논문, 결과보고서, 과제계획서 등등) 를 작성할 때 주의해야 할 부분, 그리고 ChatGPT가 잘 하는 부분, 그닥 잘 하지 못하는 부분, 절대 ChatGPT를 써서는 안되는 부분에 대해서 알아볼 것이다. 그리고 이러한 한계를 극복하여 ChatGPT 등의 대규모 언어 모델 기반의 인공지능 ...
[탈리도마이드에서 단백질 표적분해까지] 5(완). 단백질 표적 분해의 기반이 된 탈리도마이드
[탈리도마이드에서 단백질 표적분해까지] 5(완). 단백질 표적 분해의 기반이 된 탈리도마이드
탈리도마이드에 대한 연재를 마무리하는 이번 연재에서는 어떻게 '탈리도마이드의 후예" 들이 단백질 표적 분해라는 기존에는 없었던 새로운 종류의 약물을 만드는지를 알아보도록 하자.
새로운 분자 접착제
레날리도마이드나 포말리도마이드와 같이 탈리도마이드에 비해서 보다 약효가 상승한 면역조절약물들이 다발성 골수종 치료제로 본격적으로 사용되기 시작하고, 이들이 작용하는 표적 단백질이 세레브론이라는 것이 알려진 이후, 이를 기반으로 새로운 ‘분자 접착제’ (Molecular Glue) 를 찾아보려는 노력이 계속되었다.
즉, 기존의 약물보다 더 효과가 좋은 면역조절약물을 만들거나, 이카로스/아이올로스 이외의 다른 단백질을 분해하여 다발성 골수종 이외의 다른 질병을 치료할 수 있을지도 모른다. 그리고 탈리도마이드 유도체들은 이카로스/아이올로스 이외에도 SALL4, p63 등 다양한 단백질의 분해를 촉진하여, 결과적으로 기형아 유도 등의 부작용들을 일으키지만, 이러한 문제를 해결하여 ...
[탈리도마이드에서 단백질 표적분해까지] 4. 탈리도마이드=분자 접착제
[탈리도마이드에서 단백질 표적분해까지] 3. 탈리도마이드의 부활
[탈리도마이드에서 단백질 표적분해까지] 2. 탈리도마이드의 비극
[탈리도마이드에서 단백질 표적분해까지] 1. 탈리도마이드의 탄생
[알파폴드에서 단백질 디자인까지] 10(완). 단백질 디자인 기술은 세상을 어떻게 바꿀까
[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 ...
[알파폴드에서 단백질 디자인까지]9. 단백질이 스테블 디퓨전과 ChatGPT 기술이 만날 때
[알파폴드에서 단백질 디자인까지]9. 단백질이 스테블 디퓨전과 ChatGPT 기술이 만날 때