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구글 딥마인드 '알파폴드', 단백질 구조 예측 AI 대회서 1위

2020.12.01 박예신  |  CIO
알파고 개발사인 구글 딥마인드에서 지난 2018년에 단백질 구조 예측용으로 개발한 ‘알파폴드’(Alphafold)가 최근 한 대회에 참가해 높은 성적을 거둬 눈길을 끈다.
 
ⓒDeepmind

30일(현지시간) 딥마인드 블로그에 따르면, 알파폴드는 인공지능의 단백질 구조 예측력을 평가하는 대회인 CASP에 참가해 단백질 구조를 예측하는 과제에서 146개 인공지능 중 1위를 했다.

딥마인드에 따르면 단백질 구조 예측의 정확성을 측정하는 테스트인 GDT(Global Distance Test)에서 알파폴드는 100점 만점에 92.4점을 받았다. 이 점수는 과학자들이 앞서 밝혀낸 단백질 구조를 인공지능이 정확하게 맞힐수록 높아진다. 알파폴드는 구조를 예측하기 가장 어려운 단백질의 경우에도 87점을 받았다. 

딥마인드 측은 알파폴드의 예측 정확성을 높이기 위해 단백질 데이터 은행에 공개된 단백질 구조 데이터를 이용하여 학습시켰다고 전했다.  

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단백질의 구조를 검토하고 예측하는 일은 지난 수십년간 과학계의 주요 관심사였다. 단백질의 3차원 구조를 정밀하게 파악할수록 신약 개발과 난치병 치료에 탄력이 붙기 때문이다. 

그러나 단백질은 크기가 매우 작은 탓에 그 구조를 정밀하게 파악하기가 어렵다. 엑스선결정법, 핵자기공명(NMR), 저온전자현미경 등의 방법이나 실험 기기를 사용해 몇 년에 걸쳐 광범위하게 실험해야 한다. 단백질에 따라서는 구조를 예측하는 데 수년이 소요되기도 한다. 

딥마인드는 “컴퓨터와 머신러닝 기반으로 과학 연구를 수행하는 이들에게 알파폴드 같은 시스템은 기초적인 과학적 발견을 뒷받침해주는 인공지능의 잠재력을 입증해준다”라고 전했다. ciokr@idg.co.kr
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