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인사할 시간도 없어 얼마전 인공지능이 단백질 구조를 높은 정확도로
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예측하는 데 성공했다는 놀라운 소식이 알려졌습니다 아 이거 인류의 역사를
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바꿀만한 굉장히 놀라운 소식이네요 지금부터 긴급히 전 아들임이 단백질은
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여러 개 아미노산이 서열을 이루고 결합한 것입니다 그런데 순서대로 설
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많이 로 오시면 구조를 알아 내기가 참 쉬울텐데 아치 주머니에 넣어둔
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이어폰이 제멋대로 얼핏 단백질 도 예측하기 힘들게 마구마구 접혀 3차원의
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구도를 만듭니다
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단백질의 구조는 중요합니다 r 걀 달을 익혀 단백질의 구조가 바뀌면 삶은
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계란이 되듯이 단백질은 같은 구성을 이루고 있더라도 구조에 따라 성질이
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많이 달라질 수 있기 때문이죠 아이 러스 를 구성하는 단백질 도암 체포
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표면에 있는 답을 질도 어떤 구조를 하고 있느냐에 따라 그 기능과 작동
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방식이 달라질 수 있습니다 그래서 단백질에 국어를 알아내는 것이 현대
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생물학 에서는 매우 매우 중요한 일입니다 호나 바이러스 관련 연구에서도
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단백질 9분은 중요합니다 호라 바이러스 표면의 스파이크 단백질의 경우
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기둥 해당하는 부위가 3개의 관절 부위를 갖고 유연하게 꺾여 인체 세포와
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결합력을 극대화 한다고 하는데요 이런 단백질에 구조를 알면 우리가 대응할
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수 있게 되고 결과적으로 바이러스가 인간에게 들어오지 못하게 하거나
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바이러스를 죽이거나 할 수 있겠죠 그러나 외에도 암 치료 항암제 개발에
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서도 단백질 구조는 너무 중요합니다
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최근 특정 암 세포를 집중 공격해서 부작용이 적은 표적 항암제가 많이
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생산되고 있는데 이것 역시 암세포 있는 특정한 단백질 구조를 안했기
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때문에 위치에만 버질 처럼 딱 맞는 항암제를 개발할 수 있게 된 것이죠
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아 단백질 구두의 그래 이제 알겠어 근데 단백질의 구조를 알아내는 것이
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그리 만만한 일이 또 아닙니다 단백질이 접힐 수 있는 모양의 가지 추가
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상상을 초월하기 때문인데요 단백질을 만들어내는 설계도 인기는 2 와
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rna 의 정보를 얻어 낸다 해도 단백질이 어떻게 접혀 어떤 구조를 이룰
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지는 모릅니다 마치 옆은 공장에서 이어폰을 만들때 엿본 줄들이 어떻게
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꼴찌 까지 설계하지 는 않듯이 말이죠
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과학자들은 dna 정보를 가지고 어떻게도 수많은 친구 단백질에 구조들을
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예측해 보려고 반세기 동안 이리저리 시도해봤지만 변수가 너무 많아서
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버버리 휴 패
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결국 단백질 결정 x 선을 쏘고 반사판을 감지해 일일이 구조를 파악하는
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실험 이라 쓰고 누가 다 라 부르는 방법을 쓸 수밖에 없었죠 매우 비싼
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장비 여긴 시간 그리고 대학원생 n5 등록에 필요한 일입니다 그래서
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현재까지 서열이 알려진 단백질은 약 이렇게 다 라지만 이중 구두까지 하는
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단백질은 서로 중복되는 것들을 제외하면 10만개 가 채 되지 않습니다
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그래서 1994년에 좋은 물 트 교수는 단백질 구두 연구를 촉진하고 좋은
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구조 예측 방법을 찾아내기 위해 컴퓨터로 단백질 구조를 예측하는 대회에
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크리티컬 억세스 만두 5부 프로테인 스트럭쳐 프레디 쇼 캐시 블
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만들었습니다
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계속 2년마다 열리는 캐 습 에서는 대회가 열리는 해 여름부터 매일 한두
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개씩 아미노산 서열을 공개 중 100 개 정도의 문제를 냅니다 실험을
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통해 직접 확인한 단백질 구조를 100점으로 두고 참가자 예측과 실제
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실험 결과를 비교하여 일치하는 정도를 점수로 매기는 것이죠 2016년
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대회에서 최고 난이도가 제일 등은 40점 을 기록했고 2018년 처음으로
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출전한 오늘의 주인공 알파와 보우 드는 같은 분야에서 60점을 기록해
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썼죠 그런데 2020년대 의 성능이 개선된 알파 볼드 추는 무려 87점
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을 기록하게 됩니다 2회 팀을 포함해 나머지 팀들과는 압도적으로 차이나는
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결과입니다 알파 폴드 이름에서 이미 끼쳤을 텐데요 알파 골
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개발한 굴에 자외 4d 마인 의 작품입니다 알파 뒤에 바둑 을 뜻하는
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고래 붙여 이름을 지은 알파 고 처럼 단백질 접힘 을 예측한다 고 해서
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홀드를 너 이름을 지었네요 임마 인데 과학자들은 dna 의 유전 정보와
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실험으로 밝혀진 단백질의 3차원 구조 정보를 알파 볼 되게 학습 시켜
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유전 정보와 단백질 구조 사이의 연관 패턴을 스스로 파악할 수 있게
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만들었습니다 이렇게 만들어진 알파 포이즌 은 단백질 구조를 결정하는
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도구로 이미 연구 현장에서 성과를 내고 있습니다 이싼 장비를 이용한
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실험을 할 필요없이 뒤 넌 이에 기반한 계산만 으로 말이죠
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2개의 막스플랑크 연구소의 안들어 인후 파스 교수가 10년 동안 알아내지
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못한 단백질의 구조를 반시간 만에 알아내게 됩니다 그리고 코로나
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바이러스의 유전 정보를 공개 하자마자 단백질 구조를 예측하는데 전공
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하기도 했죠
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이렇게 되면 인공지능에 의해 바둑계 전체가 바뀌어 뜻이 생명공학 전반에서
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벌어지는 일들이 인공지능에 의해 완전히 다른 양상으로 편할 수도 있습니다
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막대한 시간과 비용이 절감될 수 있고 우리가 상상하지 못했던 결과들이
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나올 수 있겠죠 알파 폴드를 이용하면 무려 10억 개 단백질 서열의
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구조를 알아내는 것도 수년 내 시간 가능할 수 있다고 합니다 아이 폴드
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봄에 마음이 가장 복잡해 쓸 사람 중 한명이 루 파스 교수는 알파 폴드
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가 세포막을 통해 전달되는 신호들 이해하는 데 들어가는 노력을 획기적으로
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줄여줄 것으로 예측해 있는데요 격정 질병과 관련된 단백질의 구조를 알아
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내 질병을 이해하고 치료법을 개발하는 일도 훨씬 쉬워 지겠죠 뿐만 아니라
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우리가 아직 알지 못하는 단백질의 구조를 예측할 수 있다면 알려지지 않은
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질병이나 전염병이 발생한 예측해서 대비할 수도 있겠고 우연 물질 분해 와
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같이 흥미로운 기능을 가진 단백질을 발견해 낼 수도 있습니다 정말
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어마어마한 파급력이 있는 성과 인 것이죠 그 동안 수 많은 단백질 구조를
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분석해서 어렵사리 신약을 개발하던 과학자들과 제약회사들은 다소 자괴감이
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들 수도 있겠습니다 헝 는 좋은 망 오경의 개발은 우리가 모르는 수많은
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것들을 관 착하게 했고 있는 천문 아크릭 5 인류의 지식과 사고의 새로운
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지평을 열었습니다 아이팝 포즈도 그럴 수 있습니다 생물학 분야의 혁신을
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넘어 인류의 미래를 바꿀 수 있죠
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이렇게 기대가 굉장히 큰 상황은 맞습니다만 아직은 이 방법이 완벽한 것은
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아닙니다 전 몰트 교수의 맞추면 단백질로 부터 영향을 받는 단백질의 구조
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분석은 알파 볼드 가 아직 어려워 한다고 하네요 바둑이나 단백질 구조를
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예측하는 대 같이 뭔가 누린 아트리 존재할 때 인공지능이 압도적인
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퍼포먼스를 보여 주지만 우리의 현실 세계는 워낙 복잡계 이다보니
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인공지능이 어려워하는 부분이 있습니다 아이 폴드 는 여러 단백질이
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복합제를 어떻게 형성 하는지 dna rna 그리고 소문 자들과는 어떻게
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상호 작용하는지 그리고 모든 아미노산 벽까지 들의 정확한 위치를 어떻게
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결정 할 것인지 등 여러 인자가 복합적으로 관여하는 것들을 어려워 한다고
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하네요 한편 학계에서는 아직 오픈 소스 거 저도 정식 논문도 발표되지
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않아 고생 뭐라 전문가들의 이름의 또 거의 받지 않은 상황에서 이 정도로
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낚아 라는 것은 과한 믿음이 아니냐 는 의견도 많이 나오고 있습니다
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그리고 r 퍼플 드가 정확성이 어느정도 높다고는 해도 예측 불가능성 이
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존재하는 복잡해 특성상 인간의 목숨을 다루는 연구 현장에서 활용하는 것은
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바람직하지 못하다는 의견도 있죠 하지만 제 짧은 생각으로는 현 시점에서
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알파 볼 때 1개와 단점만 을 바라 보기에는 인공지능 기술의 청장 속도가
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너무 빠릅니다 어려운 복잡계 문제들도 인공지능이 아님
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해결할 방법도 딱히 보이지 않습니다 결국 시간 문제 인 것 같네요 하두
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계신 패로 인류를 들썩이던 인공지능 아 지지 여러 사람의 생과 사가 달리
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문제들을 해결하려 하고 있습니다 결국은 인류의 역사를 받겠죠 알파 고 y
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파스타 같은 게임의 영역을 인공지능이 정복한 지가 불과 몇년 전인데 이제
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알파 포즈는 게임이 아닌 현실입니다 앞으로 얼마나 많은 알파 땡땡 들이
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어떤 분야들을 혁신 할지 궁금 하면서도 복잡 미묘한 감정이 드네요 알파
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과학 유튜브는 안 나오겠죠
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인공지능 보다 재밌고 이해하기 쉽게 최신 소식 들려드리겠습니다 초킹 그
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꽈악 이야기였습니다