'AI의 기념비적 업적' 알파폴드2(AlphaFold2) 게시물 '좋아요' 한 가득
MIT 렉스 프리드먼ㆍ구글 CEO 순다르 피차이 등 업계 '거장'도 극찬

구글 딥마인드(Google DeepMind)가 공개한 알파폴드2(Alphafold2)의 단백질 구조 예측 성과에 대한 커뮤니티 반응이 뜨겁다. 

MIT AI연구원 렉스 프리드먼(Lex Fridman)은 3일 (현지 시간) 알파폴드2 대한 존경의 뜻을 담은 오마쥬 영상 'AlphaFold 2 Basics'를 공개했다(영상 링크). 해당 영상은 공개된 지 하루도 안되서 2만건 이상의 조회수를 기록했다.

구글 CEO 순다르 피차이(Sundar Pichai)는 본인의 트위터를 통해 AI기반 단백질 구조 예측 모델에 대해 "우리의 생명 기본 구성 요소를 더 깊이 이해하는데 도움 될 것"이며 "연구자들이 직면한 질병 퇴치, 환경 지속 가능성 등 어려운(challenging) 문제에 대한 해결책"이라고 전했다.

테슬라와 스페이스X의 CEO 일론 머스크(Elon Musk)도 축하한다는 글을 남겼다.

딥마인드 CEO 데미스 하사비스(Demis Hassabis)가 본인의 계정을 통해 공유한 알파폴드2 성과에 관한 게시물도 2천건 이상 공유ㆍ8천건 이상 관심을 받았다.

한 네티즌은 "이제 우리가 원하는 기능을 수행하는 단백질 모형을 역으로 설계해서 생성하는 것이 가능할까?"는 질문을 남기기도 했다.

단백질의 3D 구조는 아미노산이 연결되어 입체적으로 접혀있는 형태로 아미노산의 배열과 접혀있는 모양에 따라 단백딜의 구조와 기능이 달라진다. 때문에 단순히 아미노산의 배열만 안다고 해서 단백질의 구조를 예측하기 어렵다.

알파폴드2의 성과가 주목받는 점은 복잡한 아미노산 배열을 입력받으면 바로 예측 구조 결과를 출력하기 때문이다. 기존에는 단백질 모양을 얻기 위해 단백질을 얼린 후 (결정 생성) 다각도에서 2D 영상을 찍어 입체적인 형상을 생성해 단백질 모양을 파악해야 했다. 위 방법은 오류도 잦고, 비싼 현미경도 필요했지만, 알파폴드2의 등장으로 훨씬 빠르고 경제적으로 단백질 구조를 에측할 수 있게 된 것이다.  

한편, 알파폴드2는 단백질 3D 구조를 예측해서 접힙(folding) 문제를 해결하는 신경망 모델. 올해 개최된 세계 단백질 구조 예측 대회에서 평균 92.4 GDT(평균값)로 1위를 차지했다. 

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