AI는 과학에 알려진 거의 모든 단백질의 모양을 예측합니다

2020년 딥마인드(DeepMind)라는 인공 지능 연구소는 단백질의 모양을 예측할 수 있는 기술을 공개했습니다. 이는 인체와 다른 모든 생물의 행동을 구동하는 미시적 메커니즘입니다.

1년 후, 연구소는 AlphaFold라는 도구를 과학자 및 350,000개 이상의 단백질에 대한 예측된 모양 발표, 인간 게놈에 의해 발현되는 모든 단백질을 포함합니다. 그것은 즉시 생물학 연구의 방향을 바꿨습니다. 과학자들이 단백질의 모양을 식별할 수 있다면 질병을 이해하는 능력을 가속화하고, 새로운 의약품을 만들고, 그렇지 않으면 지구 생명체의 신비를 조사할 수 있습니다.

이제 DeepMind는 과학에 알려진 거의 모든 단백질에 대한 예측을 발표했습니다. 목요일, 구글과 같은 모회사가 소유한 런던 소재 연구소는 전 세계 과학자들이 무료로 사용할 수 있는 온라인 데이터베이스에 2억 개 이상의 예측을 추가했다고 밝혔다.

이 새로운 릴리스를 통해 DeepMind의 과학자들은 더 불분명한 유기체에 대한 연구를 가속화하고 메타프로테오믹스(metaproteomics)라는 새로운 분야를 촉발하기를 희망합니다.

딥마인드의 CEO인 데미스 하사비스(Demis Hassabis)는 전화 인터뷰에서 “과학자들은 이제 이 전체 데이터베이스를 탐색하고 패턴, 즉 종과 진화 패턴 간의 상관관계를 찾을 수 있다”고 말했다.

단백질은 일련의 화합물로 시작하여 이러한 분자가 다른 분자와 결합하는 방식을 정의하는 3차원 모양으로 꼬이고 접힙니다. 과학자들이 특정 단백질의 모양을 정확히 찾아낼 수 있다면 그것이 어떻게 작동하는지 해독할 수 있습니다.

이 지식은 종종 질병과의 싸움에서 중요한 부분입니다. 예를 들어, 박테리아는 특정 단백질을 발현함으로써 항생제에 저항합니다. 과학자들이 이 단백질이 어떻게 작동하는지 이해할 수 있다면 항생제 내성에 대항하기 시작할 수 있습니다.

이전에는 단백질의 모양을 정확히 찾아내려면 실험실 벤치에서 X선, 현미경 및 기타 도구를 사용하는 광범위한 실험이 필요했습니다. 이제 단백질을 구성하는 일련의 화합물이 주어지면 AlphaFold는 그 모양을 예측할 수 있습니다.

기술은 완벽하지 않습니다. 그러나 독립적인 벤치마크 테스트에 따르면 약 63%의 시간 동안 물리적 실험에 필적하는 정확도로 단백질의 모양을 예측할 수 있습니다. 예측을 통해 과학자들은 정확도를 비교적 빠르게 확인할 수 있습니다.

이 기술을 사용하여 코로나바이러스를 이해하고 유사한 전염병에 대비하는 샌프란시스코 캘리포니아 대학의 연구원인 클리멘트 버바(Kliment Verba)는 이 기술이 이 작업을 “과급”하여 종종 실험 시간을 몇 개월 단축했다고 말했습니다. 다른 사람들은 위장염, 말라리아 및 파킨슨병과 싸우기 위해 고군분투하면서 이 도구를 사용했습니다.

이 기술은 또한 꿀벌의 건강을 개선하기 위한 노력을 포함하여 인체를 초월한 연구를 가속화했습니다. DeepMind의 확장된 데이터베이스는 더 큰 규모의 과학자 커뮤니티가 유사한 이점을 얻는 데 도움이 될 수 있습니다.

Hassabis 박사와 마찬가지로 Verba 박사는 데이터베이스가 종에 걸쳐 단백질이 어떻게 작용하는지 이해하는 새로운 방법을 제공할 것이라고 믿습니다. 그는 또한 그것을 새로운 세대의 과학자들을 교육하는 방법으로 보고 있습니다. 모든 연구자가 이러한 종류의 구조 생물학에 정통한 것은 아닙니다. 알려진 모든 단백질의 데이터베이스는 진입 장벽을 낮춥니다. Verba 박사는 “구조 생물학을 대중에게 전달할 수 있습니다.

출처: https://www.nytimes.com/2022/07/28/science/ai-deepmind-proteins.html