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[IT뉴스]로제타폴드, 세 종류 AI로 정확도 높여… 알파폴드, 구글 검색하듯 신속 분석

온카뱅크관리자

2024-10-10 05:01:23

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">베이커와 허사비스·점퍼팀 차이점</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="YRjPu8f5y2">
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="GnDebMQ0T9" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="2024 노벨화학상은 9일(현지시간) 데이비드 베이커((왼쪽부터·62·미국)를 비롯해 데미스 허사비스(48·영국)와 존 점퍼(39·미국)가 공동 수상했다. 2024.10.09.  AFP 연합뉴스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202410/10/seoul/20241010050125038huaq.jpg" data-org-width="580" dmcf-mid="WGFhNIsdTV" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202410/10/seoul/20241010050125038huaq.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            2024 노벨화학상은 9일(현지시간) 데이비드 베이커((왼쪽부터·62·미국)를 비롯해 데미스 허사비스(48·영국)와 존 점퍼(39·미국)가 공동 수상했다. 2024.10.09. AFP 연합뉴스
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          <p dmcf-pid="HJkMqQ6FvK" dmcf-ptype="general">올해 노벨 화학상을 받은 데이비드 베이커 교수와 데미스 허사비스 딥마인드 대표, 존 점퍼 수석연구원의 공통점은 단백질 구조 예측을 위한 인공지능(AI)을 개발했다는 점이다. 베이커 교수는 ‘로제타폴드’, 딥마인드는 ‘알파폴드’라는 AI를 개발해 공개했는데, 이 둘은 같은 듯 다르다. 빠르게 수분에서 수시간 내에 단백질 구조를 예측한다는 점에서는 공통점이 있지만 알고리즘 구현 방식에서 차이를 보인다.</p>
          <p dmcf-pid="XiERBxP3Cb" dmcf-ptype="general">베이커 교수가 개발한 ‘로제타폴드’는 비밀스러운 단백질의 구조를 정확하게 해독하겠다는 의미로 기원전 196년 고대 이집트에서 만들어진 비석인 로제타스톤에서 이름을 따왔다. 로제타폴드는 세 종류의 AI로 구성된다. 알려지지 않은 단백질이 주어지면 단백질 데이터베이스에서 비슷한 아미노산 서열을 빠르게 찾는 AI와 단백질 내부에서 아미노산이 연결되는 형태를 예측하는 AI, 이를 토대로 어떤 입체 구조를 가졌는지 예측하는 AI로 이뤄져 있다. 이런 세 가지 과정을 반복하면서 각 AI가 제시한 결과를 개선해 정확도를 높이는 형식이다.</p>
          <p dmcf-pid="ZnDebMQ0TB" dmcf-ptype="general">우리에겐 ‘알파고의 아버지’로 잘 알려진 허사비스가 이끄는 딥마인드팀이 개발한 알파폴드는 로제타폴드에 앞서 개발된 인류 최초의 단백질 구조 예측 인공지능이다. 이미 알려진 단백질 구조와 아미노산 배열을 학습함으로써 새로운 아미노산 배열만으로 구조를 순식간에 예측할 수 있게 된다. 마치 구글에서 검색하듯 원하는 단백질 구조를 수분~수시간 내에 빠르게 알아낼 수 있게 해 준다. 지난 5월에 공개된 알파폴드3는 기존 알파폴드가 단백질 간 상호작용만 예측했던 것을 넘어 단백질과 리간드, 핵산, 항체 등 상호작용을 복합적으로 파악할 수 있게 해 준다. 이 때문에 허사비스는 알파폴드를 내놓으면서 ‘디지털 생물학’의 시대가 열렸다고 자평하기도 했다.</p>
          <p dmcf-pid="5NOLfidzWq" dmcf-ptype="general">석차옥 서울대 화학부 교수는 “20세기 초 양자역학의 발견으로 물리학 분야에서 혁신이 일어난 것처럼 2000년대 초 AI의 등장이 앞으로 과학 분야 전반에 엄청난 파급효과를 가져올 것으로 보인다”며 “올해 노벨 물리학상과 화학상 수상은 AI가 기존의 패러다임을 바꾸는 과학의 새로운 도구가 될 것이란 걸 미리 보여 준 것일 뿐”이라고 말했다.</p>
          <p dmcf-pid="1jIo4nJqCz" dmcf-ptype="general">유용하 과학전문기자</p>
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        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 서울신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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