구글 알파폴드 (AlphaFold)란? - 알파폴더 2 vs 3 차이

알파폴드 (AlphaFold)란 구글 딥마인드에서 개발한 AI 프로그램으로 단백질의 아미노산 서열만 입력하면 단백질의 3차원 구조를 예측하는 인공지능입니다.

 

구글 알파폴드가 지속적으로 발전되면 기존 약물의 작용 메커니즘을 이해하여 더 효과적이고 안전한 신약 개발을 할 수 있어요.

 

또한 알파폴더를 사용하여 질병의 원인이 되는 단백질의 구조를 파악하여 이를 표적으로 하는 새로운 치료법을 개발할 수 있습니다.

 

 

구글 알파폴더 (AlphaFold) 개념 및 특징

 

알파폴드는 단백질의 아미노산 서열을 통해 단백질의 3차원 구조를 예측하는 AI 프로그램입니다.

 

알파폴드는 구글 딥마인드가 개발한 단백질 생성 인공지능 모델이며 알파폴더 3 버전까지 공개되었습니다.

 

단백질은 세포의 기본 구성 요소이죠. 우리 몸은 대부분은 단백질로 구성되어 있는데요.

 

의학 분야 내 신약 개발 과정에서 AI 역할 무엇일까?

 

 

인체 내 단백질의 구조를 전반적으로 파악한다는 것은 상당한 어려움이 있었습니다.

 

과거에는 X-레이 결정법이나 NMR 분광법과 같은 실험적인 방법을 통해 단백질 구조를 파악했는데요.

 

이러한 방법은 시간과 비용이 많이 소요되고 모든 단백질에 적용하기 어려웠습니다.

 

구글 알파폴드는 이러한 문제를 해결하기 위해 딥러닝 기술을 활용합니다.

 

딥러닝은 인공신경망을 사용하여 데이터로부터 학습하는 기계 학습의 한 분야인데요.

 

알파폴드는 방대한 양의 단백질 구조 데이터를 학습하여 새로운 단백질의 아미노산 서열만 입력받으면 그 단백질의 구조를 예측할 수 있는 AI 모델을 개발한 것이죠.

 

알파폴드는 신약 개발, 질병 치료, 재료 개발 등 다양한 분야에서의 단백질 연구에 혁신적인 AI 기술이라고 할 수 있어요.

 

예전에는 수년이 걸렸던 단백질 구조 예측 작업을 이제는 알파폴더와 같은 AI 모델을 통해 몇 시간 만에 수행할 수 있게 되었습니다.

 

 

알파폴더 주요 특징 요약

 

알파폴드는 단백질 구조를 매우 정확하게 예측할 수 있다고 합니다.

 

실제로 알파폴드는 단백질 구조 예측 경쟁에서 다른 모든 프로그램들을 압도적으로 제치고 1위를 차지했습니다.

 

알파폴드는 단백질 구조를 매우 빠르게 예측할 수 있는데요.

 

과거에는 수년이 걸렸던 작업을 이제는 몇 시간 만에 수행할 수 있습니다.

 

알파폴드는 다양한 종류의 단백질에 적용되어 범용성을 갖추고 있습니다.

 

과거에는 구조 예측이 어려웠던 단백질들도 알파폴드를 사용하면 쉽게 예측할 수 있습니다.

 

 

구글 알파폴드 (AlphaFold)란? - 알파폴더 2 vs 3 차이

 

알파폴더 2 vs 알파폴드 3 AI의 주요 차이

 

1. 단백질 구조 예측 정확도

 

알파폴드 3은 알파폴드 2보다 단백질 구조 예측 정확도가 최소 50% 향상되었습니다.

 

특히, 중요한 상호작용 유형에 대해서는 정확도가 두 배 이상 증가했습니다.

 

이는 알파폴드 3가 단백질의 기능을 더욱 정확하게 이해할 수 있음을 의미합니다.

 

 

2. 예측 가능한 생체 분자 종류

 

알파폴드 2는 단백질만 예측 가능했는데요. 알파폴드 3은 단백질뿐만 아니라 DNA, RNA, 이온, 변형 아미노산 등을 포함한 거의 모든 생체 분자의 구조를 예측할 수 있습니다.

 

DNA, RNA와 같은 유전 정보를 담은 생체 분자의 단백질 구조를 예측할 수 있다는 말은 치료 불가능한 불치병을 치료하는 방법을 개발하는데 도움이 될 수 있다는 의미예요.

 

이는 생명 과학 연구 분야에 획기적인 발전을 가져다줄 것으로 기대해 볼 수 있어요.

 

구글 제미나이(Gemini) 어떤 AI 모델 일까?

 

 

3. 단백질 상호작용 및 변형 예측

 

알파폴드 2는 단백질 상호작용을 예측하지 못했는데요. 알파폴드 3은 단백질과 다른 생체 분자와의 상호작용을 예측할 수 있습니다.

 

이는 세포 내에서 일어나는 복잡한 생화학적 과정을 이해하는 데 도움이 될 것으로 보여요.

 

알파폴드 2는 단백질 변형을 예측하지 못했지만 알파폴드 3은 단백질의 변형이 단백질 구조와 기능에 어떤 영향을 미치는지 예측할 수 있습니다.

 

이로 인해 질병의 원인을 파악하고 치료법을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다.

 

알파폴더에 관심있는 분들은 아래 버튼 클릭하여 해당 데이터베이스 다운로드하여 확인해 보시기 바랍니다.

 

 

 

2024년 디지털 산업 10가지 이슈 알아봅니다