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[IT뉴스]AI가 바꿔놓은 과학 패러다임...연구 현장 가보니

온카뱅크관리자

2024-10-13 01:16:12

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          <p dmcf-pid="1bROKWYcRC" dmcf-ptype="general">[앵커] </p>
          <p dmcf-pid="tVilfXZwLI" dmcf-ptype="general">올해 노벨상은 그야말로 인공지능, AI 잔치라고 해도 과언이 아닙니다. </p>
          <p dmcf-pid="FQNYx30CLO" dmcf-ptype="general">특히, 노벨화학상을 받은 단백질 구조 예측 AI는 생명과학의 판도를 바꿨다는 평가를 받았는데요. </p>
          <p dmcf-pid="3zQrqvTNes" dmcf-ptype="general">실제 연구 현장에서는 어떻게 쓰이고 있을까요? </p>
          <p dmcf-pid="0bROKWYcnm" dmcf-ptype="general">박나연 기자가 현장에 다녀왔습니다. </p>
          <p dmcf-pid="pT0RyaNfMr" dmcf-ptype="general">[기자] </p>
          <p dmcf-pid="URcXeUuSiw" dmcf-ptype="general">아미노산 서열을 화면에 입력했더니, 인공지능이 단백질 구조를 뚝딱 만들어냅니다. </p>
          <p dmcf-pid="uJD1izqyRD" dmcf-ptype="general">구글 딥마인드가 개발한 알파폴드2로, 이미 확인된 수십만 개의 단백질 구조를 학습해 새로운 단백질 구조를 예측하는 AI 모델입니다. </p>
          <p dmcf-pid="7T0RyaNfeE" dmcf-ptype="general">기존에는 X선이나 극저온 전자현미경을 활용해 단백질 구조를 알아냈는데, 계산이 복잡해 수개월에서 길게는 수년이 걸렸습니다. </p>
          <p dmcf-pid="zAlzc48tMk" dmcf-ptype="general">알파폴드를 이용하면 PC 성능에 따라 빠르면 몇 분, 늦어도 몇 시간 안에 구조를 찾을 수 있고 정확도도 90%에 달합니다. </p>
          <p dmcf-pid="qJD1izqyMc" dmcf-ptype="general">[임동준 / 고려대학교 화학과 박사후연구원 : 알파폴드가 굉장히 빠르게 구조를 예측해줄 수 있기 때문에 저희는 더 많은 후보체를 찾거나 다른 문제를 해결하는 데 집중할 수 있게 되었습니다.] </p>
          <p dmcf-pid="BDyKwQxpJA" dmcf-ptype="general">단백질은 생명 활동을 조절하는 핵심 분자로, 그 구조를 알아야 단백질 기능을 파악할 수 있습니다. </p>
          <p dmcf-pid="bXqLZEDxdj" dmcf-ptype="general">올해 노벨화학상을 받은 알파폴드와 로제타폴드는 모두 단백질 구조를 예측하는데, 최근 버전은 단백질과 생체 분자의 상호작용까지 예측합니다. </p>
          <p dmcf-pid="KScXeUuSJN" dmcf-ptype="general">이를 통해 연구자들은 유전자 편집 기술을 검증하거나 알츠하이머 신약 후보 물질을 발견하고 있으며, 실제로 알파폴드2를 인용한 논문은 만 건이 넘을 정도입니다. </p>
          <p dmcf-pid="9pyKwQxpda" dmcf-ptype="general">[김학중 / 고려대학교 화학과 교수 : 컴퓨터에 기반한 기술들이 이제는 과학계 아주 깊은 곳까지 크게 영향력을 확장하고 있다는 점. 공식적으로 인정됐다는 점에서 (노벨화학상 수상은) 굉장히 큰 의의가 있다고 생각합니다.] </p>
          <p dmcf-pid="2YrFLBbYdg" dmcf-ptype="general">전문가들은 인공지능이 생명공학의 연구 판도를 바꾼 건 맞지만, 100% 완벽하진 않아서 실험을 완전히 대체할 순 없다고 말합니다. </p>
          <p dmcf-pid="VTE5J7zTno" dmcf-ptype="general">또 5월에 나온 알파폴드3의 경우, 이전 버전과 달리 소스코드가 공개되지 않아 연구 확장성이 떨어진다는 지적도 나옵니다. </p>
          <p dmcf-pid="fK1PlnLKnL" dmcf-ptype="general">AI가 휩쓴 올해 노벨상 결과는 과학계 연구 패러다임이 전환됐음을 확인하는 계기가 됐습니다. </p>
          <p dmcf-pid="4FSqk86FMn" dmcf-ptype="general">AI 기반 연구가 앞으로 더 많아지겠지만, 맹신보다는 철저하게 검증하는 과학 본연의 자세를 잃지 말아야겠습니다. </p>
          <p dmcf-pid="8zHfOedzdi" dmcf-ptype="general">YTN사이언스 박나연입니다. </p>
          <p dmcf-pid="6g6D7lSgRJ" dmcf-ptype="general">영상취재 : 황유민 </p>
          <p dmcf-pid="P7GVsRe7nd" dmcf-ptype="general">YTN 박나연 (pny@ytn.co.kr)</p>
          <p dmcf-pid="QkeI9YGkMe" dmcf-ptype="general">※ '당신의 제보가 뉴스가 됩니다' </p>
          <p dmcf-pid="xkeI9YGkiR" dmcf-ptype="general">[카카오톡] YTN 검색해 채널 추가 </p>
          <p dmcf-pid="yo8EuhloMM" dmcf-ptype="general">[전화] 02-398-8585 </p>
          <p dmcf-pid="Wd9NFmsdMx" dmcf-ptype="general">[메일] social@ytn.co.kr</p>
          <p dmcf-pid="Yf0RyaNfiQ" dmcf-ptype="general">[저작권자(c) YTN 무단전재, 재배포 및 AI 데이터 활용 금지]</p>
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        <p class="" data-translation="true">Copyright © YTN. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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