1년 전 DeepMind는 모든 단백질의 구조를 예측하는 생물학의 주요 미스터리를 풀 수 있는 능력을 발표하면서 큰 반향을 일으켰습니다. 동시에 DeepMind는 AlphaFold 패키지에 의해 형태가 예측된 350,000개의 단백질에 대한 데이터로 개방형 데이터베이스를 만들었습니다. 오늘 이 회사는 지구 과학에 알려진 거의 모든 단백질 형태의 발견을 발표했습니다. 즉, 지구상에 알려진 모든 생명체의 2억 개 이상의 단백질입니다. 이것은 생물학의 진정한 혁명입니다.
단백질은 아미노산의 서열입니다. 아미노산의 조합에 따라 단백질은 매우 기이한 공간 형태로 접힙니다. 이러한 형태는 서로 단백질의 상호 작용을 결정하고 궁극적으로 살아있는 유기체의 생물학적 과정을 조절합니다. 열쇠가 자물쇠에 맞는 것처럼 형태가 일치하면 상호 작용하고 형태가 호환되는 공간 구조를 갖지 않으면 서로 무관심한 상태를 유지합니다.
단백질의 공간적 형태를 아는 것은 질병에 대한 완벽한 치료법을 찾는 데 도움이 될 수 있으며 생물학에서 다른 많은 발견을 할 수 있습니다. AI 알고리즘이 등장하기 전에 과학자들은 실험적으로 단백질의 모양을 결정했는데, 이는 매우 어렵고 시간이 많이 걸립니다. DeepMind가 제안한 알고리즘은 10초에서 20초 사이에 하나의 단백질의 공간적 형태를 결정합니다. 덕분에 회사는 단백질의 공간 형태 데이터베이스를 1년에 35만 개에서 2억 개 이상으로 가져올 수 있었습니다.
단백질의 모양을 예측하는 것이 100% 정확하다는 것을 의미하지는 않는다는 점을 분명히 해야 합니다. 그러나 AlphaFold는 모양을 결정하는 데 상당한 정확도를 보였으므로 시작하기에 충분합니다. 모든 일상적인 작업은 컴퓨터에 의해 수행되었으며 그 이전에는 전 세계의 모든 과학자들이 단백질 구조의 약 10%만 푸는 데 50년이 걸렸습니다.
전 세계에서 약 50만 명의 과학자들이 이미 단백질에 대한 공개 데이터베이스를 사용하고 있다고 회사는 지적했습니다. 단백질에 대한 완전한 데이터베이스의 공개는 이 과정을 여러 번 활성화하고 가까운 장래에 생물학에서 놀라운 발견으로 이어질 것입니다.
2022-07-30 13:21:28
작가: Vitalii Babkin