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구글AI ‘알파폴드2’, 단백질 구조 예측 학술대회 최고점, 2년만에 단백질 구조 예측 정확도 60점에서 92.4점으로 상승 정확도 일취월장...신약 개발에 적극 활용 구글 딥마인드가 개발한 3차원 단백질 구조 예측 AI ‘알파폴드2’가 30일(현지시간) 온라인으로 열린 단백질 구조 예측 학술대회(CASP)에서 평균 92.4을 받아 최고점을 기록했다. 지난 2018년 멕시코에서 열린 CASP의 최고 점수가 평균 60점이었던 것과 비교해 무려 30점이 넘게 상승했다. 데미스 하사비스 딥마인드 최고경영자(CEO)는 "이번 진전은 거대...

“이번에 우승한 팀은 코드 번호 108번, 2등은 109번, 3등은 106번입니다. 어느 팀이시죠?” 호명된 팀이 차례로 손을 들었다. 순간 장내가 술렁거렸다. 이들은 모두 인공지능(AI)과 팀을 이룬 참가자들이었다. “3등을 차지한 코드 번호 106번은 사실 변호사가 아니라 법률 지식이 없는 일반인입니다.” 이어진 사회자의 말에 장내는 더 크게 술렁였다. 8월 29일 서울 서초구 서초동 변호사회관에서 열린 ‘제1회 알파로(Alpha Law) 경진대회’ 현장. 2016년 이세돌 9단을 이기며 ‘알파고 쇼크’를 불러온...

지난해 12월 초 멕시코 칸쿤에서 열린 ‘단백질 구조 예측 학술대회(CASP)’에서 구글 지주회사 알파벳의 인공지능(AI) 부문 자회사 ‘딥마인드’는 3차원(3D) 단백질 아미노산 결합구조 예측 알고리즘 ‘알파폴드(AlphaFold)’를 공개했다. 이미 3차원 구조가 밝혀진 90종 단백질의 선형 아미노산 시퀀스만 제시하고 어떤 구조로 아미노산이 접혀 새로운 단백질을 생성했는지 예측하는 역량을 겨루는 대회인 CASP(Critical Assessment of protein Structure Prediction)에서 알파폴드는 경쟁자들을 멀찌감...

우리 몸속에는 단백질이 약 10만 개 있다. 각각 복잡한 3차원 구조를 가지며, 기능도 천차만별이다. 단백질은 세포 안에서 벌어지는 거의 모든 생명 반응에 관여하는 기본단위다. 세포의 핵에서는 유전물질인 DNA를 해독해 필요한 단백질을 끊임없이 만들고 있다. 이렇게 생성된 단백질의 구조와 기능, 생체 내 상호작용을 밝혀 생명의 비밀을 푸는 것이 생명과학 연구자들의 가장 근본적인 숙제 중 하나다. 1958년 X선 결정학기법으로 단백질의 일종인 미오글로빈의 구조가 최초로 확인됐다. 최근에는 영하 200도 이하의 낮은 온도에서 여러 단백질이...