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구글 AI 알파폴드(AlphaFold), 단백질 3D 구조 예측력을 획기적으로 개선

  

  BioINwatch(BioIN+Issue+Watch): 20-90

구글 AI 알파폴드(AlphaFold), 단백질 3D 구조 예측력을 획기적으로 개선
 
◇ 구글 DeepMind 프로그램인 알파폴드(AlphaFold), 생물학의 난제 중 하나인 아미노산 서열에서 3차원 단백질 구조를 예측하는 데 결정적인 역할을 하여 한층 진보된 신약개발을 가능하게 할 것으로 기대
    ▸주요 출처 : Nature, ‘It will change everything’ : DeepMind’s AI makes gigantic leap in solving protein structures, 2020.12. 동아사이언스, 구글 AI, 생명과학의 미스터리 단백질 접힘 문제 해결 눈앞, 2020.12
 
■ 과학자들은 단백질의 최종 형태에서 나타나는 수많은 접힘(Folding)이 어떻게 구성되었는지 오랜 시간 동안 해결하기 위해 노력
 
 ○ 단백질 구조를 예측하기 위해 1980∼1990년대 컴퓨터를 사용한 초기 시도는 성공하지 못했지만, 실험적으로 X선 결정학(X-ray crystallization), 핵자기공명 분광학(NMR), 초저온-전자현미경(cryo-EM)을 이용하여 단백질 구조 분석
   - 그간 X선 결정학이 단백질 구조에서 가장 많이 활용되었으나, 최근 cryo- EM이 구조생물학에서 가장 선호하는 도구로 부각
   - 그러나 이러한 방법들로 단백질 접힘을 밝히려면 짧게는 몇 달, 길게는 몇 년이 걸리고 많은 비용이 소요되는 한계가 존재
   - 이에 보다 정확한 단백질 접힘 구조를 예측하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션과 모델링을 활용한 연구를 활발하게 진행
 
■ (참고) 단백질(protein)의 특성
 
 ○ 단백질은 아미노산(amino acid)의 집합체로서 평균적인 크기의 단백질은 20종류의 아미노산이 300개 정도 이어져 만들어지고, 단백질을 이루는 아미노산은 서로 밀거나 당기면서 구부러지고 비틀어짐
 ○ 아미노산 서열이 단백질의 구조와 특징을 결정하는데 이렇게 아미노산이 상호작용을 통해 고유의 3차원 구조를 형성하는 과정을 '단백질 접힘'이라고 함 
 ○ 결국 단백질의 구조를 예측한다는 건 아미노산 서열로부터 단백질이 어떻게 접힐지 예측하는 것과 같다고 할 수 있음
   출처 : Nature, ‘It will change everything’ : DeepMind’s AI makes gigantic leap in solving protein structures, 2020.12.
 
■ AI인 알파폴드(AlphaFold)가 생명과학 분야의 난제였던 단백질 접힘 구조를 해결하는 데 혁신적인 도약기반을 마련
 
 ○ 최근 구글 DeepMind가 개발한 3차원 단백질 구조 예측 AI 프로그램인 ‘알파폴드2(AlphaFold2)’가 온라인으로 열린 단백질 구조예측 대회(CASP)에서 평균 92.4으로 최고점을 획득
   - 알파폴드2는 지난 2018년 개발한 AI 프로그램의 업그레이드 버전으로 딥러닝을 기반으로 한층 강화된 학습능력을 이용하여 인접한 아미노산 사이의 규칙성을 찾아 단백질이 어떻게 접힐지 예측
     ※ 2년 만에 단백질 구조 예측 정확도 60점에서 92.4점으로 상승
   - 비교적 고난이도인 단백질 표적 예측에서 약 90점을 기록, 상대팀 최고점수인 75점을 크게 상회
 
 단백질의 3D 구조(좌) 및 알파폴드의 예측 결과(우)
 

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출처 : Nature, ‘It will change everything’: DeepMind’s AI makes gigantic leap in solving protein structures, 2020.12.
 
 
■ 과학자들은 알파폴드가 단백질의 3D 구조를 정확하게 예측함으로서 생명과학 및 의학을 혁신적으로 발전시킬 수 있을 것으로 예상
 
 ○ 세포의 구성요소인 단백질의 기능을 이해하는 데 도움이 되며, 신약개발에 있어 한층 더 진보된 방법을 제시할 것으로 기대
   - 2020년 초반, 구글 알파폴드는 아직 실험적으로 결정되지 않은 코로나19 바이러스의 일부 단백질 구조를 예측하여 발표
     ※ 이 중 ‘Orf3a’라는 단백질에 대한 DeepMind의 예측은 나중에 cryo-EM을 통해 확인된 결과와 매우 유사한 결과로 확인
 ○ 구글 AI의 장기적인 목표는 인간과 같은 지능을 보이는 프로그램을 개발하는 것으로 알파폴드의 성능 향상은 구글 DeepMind의 전환점이 될 것으로 기대

 

...................(계속)

 

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