네이처는 단백질의 3차원(3D) 구조를 예측하고 모델링하는 인공지능(AI) 도구 '알파폴드(AlphaFold)'가
단백질 구조 예측뿐 아니라 다른 생체분자와의 상호작용까지 파악하는 수준으로 진화했다는 연구결과를 표지에 소개했다.
존 점퍼 구글 딥마인드 연구원이 이끈 공동연구팀은 알파폴드의 최신 버전인 알파폴드3을 개발하고 연구결과를 지난달 9일 네이처에 공개했다.
생명 현상에 관여하는 단백질은 재료 물질인 아미노산이 수백 개에서 수천 개가 결합해 만든 입체 구조에 따라 기능이 달라진다.
단백질 구조를 알아내면 아직까지 알려지지 않은 생명현상이나 의약품의 효능 등을 밝힐 수 있다.
구글 딥마인드가 2018해 처음 공개한 AI 도구인 알파폴드는 가장 정확한 단백질 구조 예측에 성공하면서
과학계에 혁신을 일으켰다. 이후 여러 번의 업그레이드를 거쳐 하나의 단백질이 아닌
단백질-단백질 복합체 구조에까지 예측하는 수준으로 발전했다.
연구팀이 개발한 알파폴드3은 범위를 더 확장해 항체-항원 상호작용, 유전물질인 RNA와 DNA, 이온 등
다른 분자와 단백질 사이의 상호작용도 예측할 수 있다.
단백질을 넘어 광범위한 생체 분자 유형에 대해 결합 구조를 알아낼 수 있게 된 것이다.
연구팀은 알파폴드3이 "생물학적 메커니즘에 대한 이해를 높이고 신약 개발에 도움이 될 수 있다"고 밝혔다.
