알파고의 아버지 노벨상 받다
알파폴드2와 단백질 구조 예측
*직접 기획한 IT콘텐츠에서 내용 발췌
c. 노벨상위원회2024년,
작년 노벨 화학상은
단백질의 구조를 분석하고 예측/설계하는데 기여한
세 명의 과학자에게 수여되었습니다.
이 중 데미스 허사비스는
구글 딥마인드의 최고 경영자이고,
존 점퍼는 딥마인드의 수석 연구원인데요.
딥마인드,
어디서 들어본 것 같지 않나요?
딥마인드는
2016년 이세돌 9단을 상대로 바둑을 두었던 AI.
알파고를 개발했던 곳입니다.
이후 2018년,
딥마인드는 생명체의 단백질 구조를 예측하는 AI,
'알파폴드'를 발표했는데요.
이 AI를 개발한 공을 인정받아
딥마인드의 두 과학자가 노벨상을 받을 수 있었죠.
(정확히는 2020년 개발한 알파폴드2)
딥마인드가 '바둑'두는 AI대신,
'바이오'분야의 AI를 개발한 인유는 뭘까요?
c. 네이처2020년, 딥마인드는 알파폴드의 새 모델
'알파폴드2'를 발표했습니다.
알파폴드2는 기존 모델보다 높은 정확도로
단백질 구조를 예측했는데요.
여기서 잠깐!
바이오 분야에서 단백질이 어떤 의미인지 짚고 넘어가자면...
질병을 치료하기 위해서는
질병과 연관된 특정 단백질을 찾고,
이와 결할합 수 있는 약을 만들어야 합니다.
때문에 질병 치료를 위해서
단백질의 구조를 파악하는 건 필수적인데요.
사람의 힘만으로는 한계가 있었습니다.
c. google deepmind단백질은 아미노산으로 구성된 사슬
수십~수천개가 3차원의 복잡한 모양으로 이루어져
그 구조를 예측하기 어렵습니다.
예측하더라도 신약개발 과정에서
질병의 원인인 단백질에
수많은 신약 물질 후보를 대입하고,
효과를 검증하기에는 천문학적인 돈과 시간이 들었죠.
또 사람은 1,000개의 단백질 구조를 본다고 해도
공통된 패턴을 찾기 어렵습니다.
하지만 AI는 수학적 모델이긴 때문에
방대한 양의 데이터를 빠르게 분석할 수 있고
사람의 눈으로 쉽게 발견할 수 없는 이미지나 신호에서 미세한 패턴을 발견할 수 있죠.
실제로 딥마인드가 개발한 알파폴드2는
딥러닝을 기반으로 약 2억개의 단백질 구조를
예측하는 데 성공했습니다.
이는 바이오 업계에서 수십 년간 풀지 못했던
난제를 해결한 것이기 때문에,
딥마인드는 '알파폴드2'를 개발한 공로를
인정받게 된 거죠.
정리하자면,
AI를 바이오분야에 사용할 경우
질병의 원리를 파헤치고 새로운 약을 개발하는 시간을
획기적으로 줄일 수 있습니다.
이를 잘 활용한다면 코로나19와 같은
새로운 감염병에 빠르게 대응할 수 있고요.
당뇨병이나 아르하이머성 치매, 파킨슨병과 같은
난치병 치료에도 큰 도움이 될 것으로 예상됩니다.
�더 자세한 내용 보러가기�
https://youtu.be/IAdnCUya_rg?si=j6aFcw8lCw0k
�문과 예술충의 한줄평�
1. IT와 바이오가합쳐지니 자료조사도...
대본으로 풀어내기도 더 더 더 더 어려웠다.
도와줘 챗지피티! 챗지피티와의 무한 합평
