알파폴드는 무엇인가?

올해 구글딥마인드의 CEO인 데미스 하사비스와 딥마인드 수석연구원인 존 점퍼가 노벨화학상을 받는 이유가 되었던 알파폴드는 무엇인지 궁금해졌다.

1. 알파폴드란?

• 구글 딥마인드에서 개발중인 인공지능 프로그램

• 단백질 접힘을 실험적으로 알아내기 위해서는 엑스선 결정학의 도움을 빌리거나 극저온 현미경등을 활용하여야 하지만 이 방법들로 단백질 접힘구조를 밝히려면 비용이 많이 들며 소요되는 시간 역시 길어, 짧게는 몇 개월에서 길게는 몇 년 소요

• 단백질 접힘 연구에서의 난점을 돌파하기 위해 딥러닝 알고리즘을 활용하여 단백질의 3차원 구조를 매우 정확하게 예측할 수 있는 AI 모델로, 단백질이 어떻게 접히는지에 대한 문제 해결

• (구조)생물학, 의학, 약물 개발 등 다양한 분야에서 매우 중요

• 2020년 미국 식품의약국(FDA)가 승인한 53개의 신약물질 가운데 40%에 해당하는 21개가 이 단백질의 구조를 활용해 개발됨

• 코로나 단백질의 구조가 5주 만에 밝혀져 백신 개발을 앞당기게 됐던 것도 단백질 구조예측 AI 기술이 기여

2. 알파폴드의 버전업 히스토리

• 알파폴드1 (2018년)

  • 2018년 12월 멕시코 칸쿤에서 열린 ‘단백질 구조 예측 학술대회(CASP)’에서 우승

  • 인체의 단백질 구조를 높은 정확도로 예측하여 연구원들이 약물 전달을 위한 새로운 표적 경로를 찾는 데 사용할 수 있는 딥마인드의 알파폴드 기술을 활용

  • 각각 개별적으로 훈련된 여러 모듈이 포함되어 있어 가이드 전위를 생성한 다음 물리학 기반 에너지 전위와 결합하는 데 사용

• 알파폴드2(2020년)

  • 2020년 11월에 열린 CASP14 대회에서 알파폴드 2를 사용하여 우승

  • 2021년 7월

    • 국제학술지 네이처(Nature)에 알파폴드의 연구논문 게재 및 소스코드 공개

    • 알파폴드의 알고리즘을 구성하는 2만개 인간 단백질과 대장균, 효모, 초파리, 마우스 등 20종 유기체를 포함하는 35만개 단백질 구조의 데이터베이스, ‘알파폴드 단백질 구조 데이터베이스(AlphaFold Protein Structure Database)’ 공개

  • 2021년 10월

    • 알파폴드-멀티머 업데이트: 훈련 데이터에 단백질 복합체 포함

    • 단백질과 단백질 간의 상호작용을 정확하게 예측하는 데 약 70%의 성공률

  • 아이소모픽 랩스의 설립 기반 기술

    • 패턴 인식에 기반하여 하나의 통합 구조로 통합된 방식으로 훈련된 하나의 차별적인 엔드투엔드 모델로 결합된 하위 네트워크 시스템으로 대체A

    • MBER 모델을 기반으로 한 에너지 개선 형태의 로컬 물리학은 신경망 예측이 수렴된 후 최종 개선 단계로만 적용되며 예측 구조를 약간만 조정

    • 에보포머 아키텍처 기반

• 알파폴드3 (2024년)

  • 2024년 5월8일 알파폴드3 발표

    • 논문명은 ‘알파폴드3를 사용한 생체분자 상호작용의 정확한 구조 예측’

    • 단일 사슬 단백질에만 국한되지 않고 DNA, RNA, 번역 후 변형, 일부 리간드 및 이온이 포함된 단백질 복합체의 구조도 예측

  • 알파벳의 자회사인 구글 딥마인드와 아이소모픽 랩스가 공동 개발

  • 트랜스포머에서 영감을 받은 딥러닝 아키텍처인 '페어포머(Pairformer)' 도입

3. 아이소모픽 랩스(Isomorphic Laboratories)

• https://www.isomorphiclabs.com/

• 2021년

  • 2월 24일

    • 런던 본사로 설립, 구글딥마인드의 데미스 하사비스 CEO 겸임

    • 알파폴드2를 활용한 신약개발회사로 구글딥마인드의 스핀오프회사

  • 11월4일 회사 설립 공식 발표

• 2022년

  • 12월: 스위스 로잔에 두 번째 사무소 설립

• 2023년

  • 10월

    • 단백질 데이터 은행(PDB)에 있는 약 2억1400만개의 단백질 구조를 대부분 해석하고, 분자 구조를 예측하는 알고리즘을 개발해 모든 분자 구조에 대해 예측할 수 있게 됐다고 발표

    • 구조 예측의 범위가 단백질뿐만 아니라 저분자, 핵산까지 분석 대상이 되어 암 표적연구, 항암물질, 면역질환 연구 등에 활용될 수 있다고 전망

• 2024년

  • 1월: 일라이 릴리와 17억달러(약 2조2000억원), 노바티스와 12억달러(약 1조5700억원)의 신약 물질 개발 계약

< 관련 참고 >

• https://en.wikipedia.org/wiki/AlphaFold#AlphaFold_3

• https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%95%8C%ED%8C%8C%ED%8F%B4%EB%93%9C

• https://www.hankyung.com/article/202401104598Q

• https://namu.wiki/w/%EA%B5%AC%EA%B8%80%20%EB%94%A5%EB%A7%88%EC%9D%B8%EB%93%9C?from=%EC%95%8C%ED%8C%8C%20%ED%94%84%EB%A1%9C%ED%85%8C%EC%98%A4#s-3.6

• http://m.biospectator.com/view/news_view.php?varAtcId=14617

• http://m.biospectator.com/view/news_view.php?varAtcId=13782

• https://m.dongascience.com/news.php?idx=65941

• https://maily.so/dailyprompt/posts/961c51d6?from=email&mid=b0030161

• https://namu.wiki/w/AlphaFold?from=%EC%95%8C%ED%8C%8C%ED%8F%B4%EB%93%9C