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umter27

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윤신영
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알파폴드, 그리고 그 시절 북한 구조생물학자들은 어떻게 됐을까

알파폴드의 탄생 배경과 과정, 그리고 그 원리에 대한 남궁석 님의 상세한 연재를 흥미진진하게 잘 읽고 있습니다. 특히 알파폴드의 원리를 상세히 밝힌 4편은 감동이었습니다. 한국어로 이런 글을 읽을 수 있다니 큰 행운이네요. 저는 내용과 관련이 조금 있지만 조금 다른 이야기를 해볼까 합니다. 알파폴드가 등장한 바로 그 대회에서 정말 혜성 같이 돌연 나타난 ‘외인구단’ 이야기입니다. 등장하자마자 대회의 한 세부 분야를 평정하며 학계를 놀라게 했던 북한 구조생물학자들이 있었습니다. 당시 제가 보도해서 알려졌던 소식인데요. 이들은 그 이후, 알파폴드의 개량과 인공지능(AI)의 보편화라는 거센 바람 속에서 어떤 후폭풍을 겪었을까요. (이 글은 남궁석 님의 연재를 읽으면 더 재밌지만, 읽지 않았더라도 읽는 데엔 무리가 없습니다.)
우주/생명 · 건강/보건 · 국제정치/국제사회
남궁석
[알파폴드에서 단백질 디자인까지] 1. 단백질 구조는 왜 중요한가
남궁석
남궁석

[알파폴드에서 단백질 디자인까지] 5. 알파폴드는 과학 연구에 어떤 영향을 미쳤나

(글쓴이 주 : 이제부터는 2021년에 공개된 딥마인드의 두번째 알파폴드를 ‘알파폴드’ 로 칭하니 주의 바랍니다) 알파폴드가 놀라운 성능으로 단백질 구조를 예측가능하다는 것은 CASP 14 결과가 공개된 2020년 12월에 처음 알려졌지만, 알파폴드 의 전모가 공개된 것은 2021년 7월, 딥마인드가 알파폴드에 대한 논문을 발표하고, 알파폴드의 소스 코드를 오픈소스로 공개하여 누구나 실행시켜 볼 수 있도록 한 이후였다. 그 직후 전세계의 구조생물학자 및 계산생물학자들은 알파폴드의 세부적인 부분까지 뜯어보면서 과연 알파폴드가 어느 정도의 성능인지를 확인하였다.그림 1 :  알파폴드는 2021년 7월 오픈 소스로 누구나 수행해 볼 수 있도록 코드가 완전 공개되었다. 그 결과 알파폴드는 딥마인드가 이미 공개한 것처럼 높은 수준의 정확도로 구조를 예측할 수 있었다. 또한 구조 예측을 하는데는 처음 우려한 것처럼 엄청난 컴퓨터 리소스가 필요한 것도 아니라는 것이 밝혀졌다. 수백만...
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[알파폴드에서 단백질 디자인까지] 1. 단백질 구조는 왜 중요한가
남궁석
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[알파폴드에서 단백질 디자인까지] 4. 알파폴드의 충격

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 알...
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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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[알파폴드에서 단백질 디자인까지] 1. 단백질 구조는 왜 중요한가

최근 몇 년 동안 생명과학계에서 일어난 사건 중 가장 혁신적인 일은 무엇일까? 딥마인드 (DeepMind) 가 개발한 인공지능인 알파폴드 (Alphafold) 에 의한 단백질 구조 예측은 생명과학에 조금이라도 관심이 있는 사람이라면 절대 빼놓을 수 없는 일대 사건이다. 실제로 인공지능에 의한 단백질 구조 예측은 네이처와 사이언스 등의 과학 잡지에서 공히 2021년의 과학 뉴스로 꼽히곤 했다. 그러나 단백질 구조 예측 이외에도 인공지능은 단백질 디자인 (Protein Design)과 같이 아직은 일반에게는 그리 생소하지 않은 분야에서도 혁신을 만들어내고 있다. 그러나 일반인들에게는 과연 인공지능이 단백질 구조를 예측한다는 것이 어떤 의미이며, 어떻게 중요한지에 대해서 잘 와닿지 않는듯 하다. 반면 몇년 전의 알파고 (AlphaGo) 때는 곧 인공지능이 모든 것을 해결해 줄 거야 식의 엄청난 반응을 이끌어 냈음에도 불구하고 말이다. 참고로 딥마인드 자신들은 알파폴드의 업적을 여...
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