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...