구글 딥마인드는 신약 개발과 질병 표적화를 강화하기 위해 최신 버전의 알파폴드 인공 지능 모델을 출시했습니다. 알파폴드의 새로운 버전은 인간 DNA를 포함하여 생명에 필수적인 모든 분자의 행동을 매핑했습니다.
이 개발은 분자 생물학의 이정표인 단백질 거동을 예측하기 위해 인공 지능을 활용한 딥마인드의 2020년 획기적인 성과에 이은 것입니다. 단백질은 효소, 항체 등 다양한 분자와 상호 작용하며, 이는 인간의 신진대사와 질병 퇴치에 매우 중요한 역할을 합니다. 이러한 상호 작용은 신약 개발의 기본입니다.
딥마인드와 공동 설립자인 데미스 하사비스가 이끄는 아이소모픽 랩은 최신 연구를 통해 새로운 치료법을 개발하는 데 드는 시간과 비용을 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. "이러한 새로운 기능을 통해 단백질의 특정 위치에 결합할 분자를 설계할 수 있고, 그 분자가 얼마나 강하게 결합할지 예측할 수 있습니다."라고 카사비스는 이 모델의 중요성을 설명합니다. 이는 질병에 도움이 되는 약물과 화합물을 설계하려는 경우 매우 중요한 단계입니다."라고 설명합니다.
또한 과학자들이 물리적 실험을 수행하기 전에 디지털 방식으로 가설을 검증할 수 있는 액세스 가능한 온라인 플랫폼인 '알파폴드 서버'를 출시했습니다. 이 도구는 사용자 친화적으로 설계되어 최소한의 컴퓨팅 전문 지식만 있으면 연구자들이 몇 번의 클릭만으로 테스트를 수행할 수 있습니다.
2021년부터 2억 개가 넘는 단백질 구조가 포함된 데이터베이스를 통해 비영리 연구자들이 알파폴드의 예측을 이용할 수 있게 되었습니다. 이 리소스는 과학 문헌에서 광범위하게 참조되고 있습니다.
딥마인드의 수석 연구 과학자인 존 점퍼는 이 서버가 컴퓨터 과학에 대한 배경 지식이 없는 생물학자들이 보다 복잡한 사례를 쉽게 조사하는 데 큰 도움이 될 것이라고 말하며 이 서버의 중요성에 대해 강조했습니다.
버밍엄 대학의 미생물학 전문가인 니콜 휠러 박사는 알파폴드 3의 잠재적 영향력에 대해 언급하며, 현재 생물학적 설계를 생산하고 테스트하는 데 시간이 많이 걸리는 특성으로 인해 어려움을 겪고 있는 신약 개발 과정을 가속화할 수 있다고 말했습니다.
로이터 통신이 이 기사에 기여했습니다.이 기사는 인공지능의 도움을 받아 번역됐습니다. 자세한 내용은 이용약관을 참조하시기 바랍니다.