자카르타 - 4월 8일 수요일, DeepMind는 과학자들이 약물을 보다 효과적으로 설계하고 질병을 타겟팅하는 데 도움을 주기 위해 설계된 "AlphaFold" 인공 지능 모델의 세 번째 버전을 출시했습니다.
2020년에 회사는 인공지능을 사용해 미세한 단백질의 거동을 성공적으로 예측함으로써 분자생물학 분야에서 상당한 발전을 이루었습니다.
공동 창업자인 Demis Hassabis가 감독하는 DeepMind와 자매 회사 Isomorphic Labs의 연구원들은 AlphaFold의 최신 버전을 통해 인간 DNA를 포함한 모든 생명 분자의 행동을 지도화했습니다.
인간 신진대사에 중요한 효소부터 전염병과 싸우는 항체에 이르기까지 단백질 상호작용과 기타 분자는 약물 발견 및 개발의 핵심입니다.
DeepMind는 수요일 연구 저널 Nature에 발표된 연구 결과가 잠재적으로 삶을 변화시킬 수 있는 치료법을 개발하는 데 필요한 시간과 비용을 줄일 것이라고 말했습니다.
허사비스는 5월 7일 화요일 기자회견에서 "이 새로운 능력을 통해 단백질의 특정 위치에 결합할 분자를 설계할 수 있으며 결합이 얼마나 강한지 예측할 수 있다"고 말했습니다.
Hassabis는 "질병 치료에 도움이 되는 약물과 화합물을 설계하려는 경우 이 단계가 매우 중요합니다."라고 말했습니다.
이 회사는 또한 과학자들이 실제 실험을 실행하기 전에 가설을 테스트하는 데 사용할 수 있는 무료 온라인 도구인 "AlphaFold 서버"의 출시를 발표했습니다.
2021년부터 AlphaFold의 예측은 2억 개가 넘는 단백질 구조를 포함하는 데이터베이스의 일부로 비상업적 연구자들에게 자유롭게 접근 가능해졌으며 다른 연구에서 수천 번 인용되었습니다.
DeepMind는 새로운 서버에는 컴퓨팅 지식이 덜 필요하므로 연구원들이 버튼을 몇 번만 클릭하면 테스트를 실행할 수 있다고 말합니다.
DeepMind의 선임 연구원인 John Jumper는 "AlphaFold 서버의 중요성으로 인해 컴퓨터 과학이 아닌 생물학을 전문으로 하는 생물학자들이 더 크고 복잡한 사례를 테스트하는 것이 훨씬 쉬워졌습니다."라고 말했습니다.
박사. 버밍엄 대학의 미생물학자인 니콜 휠러(Nicole Wheeler)는 "생물학적 디자인을 물리적으로 생산하고 테스트하는 것이 오늘날 생명공학의 큰 병목 현상"이기 때문에 AlphaFold 3가 약물 발견 파이프라인의 속도를 크게 높일 수 있다고 말했습니다.
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