Google의 인공지능 관련 기업인 Google DeepMind 는 2018년에 아미노산의 염기서열 정보로부터 단백질의 입체구조를 예측할 수 있는 AI 'AlphaFold'를 발표했습니다. AlphaFold는 그 후로도 개량이 거듭되었고 2023년 10월 30일에 출시된 AlphaFold의 최신판은 예측의 정밀도가 대폭 향상되어 단백질뿐만 아니라 리간드 등의 생체분자의 예측도 가능해졌다고 합니다.
DeepMind’s latest AlphaFold model is more useful for drug discovery | TechCrunch
https://techcrunch.com/2023/10/31/deepminds-latest-alphafold-model-is-more-useful-for-drug-discovery/
DeepMind's latest AlphaFold model is more useful for drug discovery | TechCrunch
DeepMind has detailed the latest version of AlphaFold, which it claims is more useful in drug discovery applications.
techcrunch.com
Google DeepMind boss hits back at Meta AI chief over ‘fearmongering’ claim
https://www.cnbc.com/2023/10/31/google-deepmind-boss-hits-back-at-meta-ai-chief-over-fearmongering-claim.html
Google DeepMind boss hits back at Meta AI chief over ‘fearmongering’ claim
Demis Hassabis said that Google DeepMind wasn't trying to achieve "regulatory capture" when it came to the discussion on how best to approach AI.
www.cnbc.com
Google Brain founder says big tech is lying about AI extinction danger
https://www.afr.com/technology/google-brain-founder-says-big-tech-is-lying-about-ai-human-extinction-danger-20231027-p5efnz
Artificial intelligence: Google Brain founder Andew Ng says big tech is lying about danger of human extinction from AI
Andrew Ng is a global leader in AI development, and says companies like OpenAI are trying to force governments to regulate emerging open-source rivals out of existence.
www.afr.com
근육 수축과 혈액 수송, 빛 감지, 음식의 에너지 변환 등 모든 생물학적 과정과 관련된 단백질은 20가지 L아미노산이 사슬모양으로 연결된 입체 고분자 화합물입니다. 지금까지 인간이 발견한 단백질의 종류는 2억 종이 넘었지만 입체구조가 확인된 단백질은 소수입니다.
그러나 Google DeepMind가 개발한 AlphaFold는 지금까지 입체구조가 불명했던 단백질의 구조를 AI를 이용하여 예측하고 있으며, 2020년에는 AlphaFold가 종래의 저온전자현미경법 등 실험적 방법에 의한 단백질의 입체구조의 해석과 같은 수준의 정밀도를 기록한 것으로 보고되었습니다.
AlphaFold는 '단백질 폴딩문제'라는 오랜 기간 생물학적으로 큰 문제가 되고 있는 아미노산 서열로부터의 입체구조의 예측이 곤란하다는 문제를 해결할 수 있는 가능성이 있습니다.
지금까지 Google DeepMind는 2020년에 기존 AlphaFold의 향상된 버전인 AlphaFold2를 출시했고, 2021년에는 AlphaFold를 오픈소스화했는데, 2023년 10월 31일에 출시된 AlphaFold의 최신 버전은 세계 최대의 생체분자의 오픈 액세스 데이터베이스인 '단백질 구조 데이터 뱅크'에 망라된 거의 모든 분자의 입체구조를 예측할 수 있는 것으로 보고되었습니다.
또 Google DeepMind에 의하면 새로운 AlphaFold에서는 생체분자와 복합체를 형성해 생물학적 목적을 완수하는 '리간드(Ligand)'라는 물질이나 단백질이 만들어진 후에 일어나는 화학변화에 수반하는 분자구조도 정확하게 예측할 수 있다는 것.
지금까지 제약연구자들은 '도킹법'이라고 불리는 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 단백질과 리간드가 어떻게 상호작용하는지 검토했습니다. 그러나 도킹법에서는 단백질의 구조 등이 중요해져 도킹법을 이용한 제약기술에는 한계가 있었습니다. 새로운 AlphaFold에서는 단백질의 구조 등은 AI가 자동으로 예측하기 때문에 지금까지 입체구조가 밝혀지지 않았던 단백질의 예측을 실시하는 것과 동시에 단백질이나 핵산이 다른 분자와 어떻게 상호작용할지에 대한 자세한 시뮬레이션을 할 수 있습니다.
Series of predicted structures compared to ground truth (white) from our latest AlphaFold model. - YouTube
https://www.youtube.com/watch?v=Ac-TqqzaSUg
Google DeepMind는 “항체결합 등 창약과 관련된 다양한 단백질 구조의 예측문제에 대해 새로운 AlphaFold는 기존 AlphaFold의 성적을 크게 웃돌고 있습니다. 이번 AlphaFold의 극적인 성능 향상은 인체를 구성하는 분자의 과학적 이해가 크게 진행될 수 있으며 AI의 유용성을 보여줍니다.”라고 설명했습니다.
한편 Google DeepMind는 신체의 RNA 분자구조를 예측하는 것에 대해 AlphaFold가 종래의 방법에 뒤떨어지고 있음을 보고했고, 해결을 위해 추가 연구를 실시하고 있음을 밝혔습니다. 또한 Google DeepMind의 관련 기업인 Isomorphic Labs는 이미 치료제 설계에 새로운 AlphaFold를 도입했으며 AlphaFold가 질병 치료에 중요한 다양한 분자구조를 분석하는 데 도움이 되었다고 보고했습니다.
Google DeepMind의 데미스 하사비스 CEO는 '범용 인공지능'이라는 다양한 분야에서 인간을 능가하는 성능의 인공지능이 최종적으로 탄생할 것이라고 예측했으며, AI 폭주와 범죄에 사용되는 위험성에 인공지능의 규제 도입을 요구하고 있습니다.
한편 Google의 인공지능개발팀 'Google Brain'의 공동창립자인 앤드류 은 씨는 "인공지능이 인간을 멸종시킨다는 생각은 AI 시장에서의 경쟁을 회피하기 위한 규제 도입을 기대하는 대기업 AI 관련 기업에 의한 '나쁜 생각」'으로 AI에 관한 새로운 혁신을 부술 가능성이 있다"고 지적했습니다.
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