단백질 구조 리파인먼트(Refinement)의 세계에서 “어디까지 정밀해질 수 있는가?”라는 질문에 답은 대개 통계적 한계선에 부딪히기 마련입니다. 하지만 최근 진행된 HanjariFold-Endgame 엔진의 테스트 결과는 그 한계선이 다시 쓰여야 함을 증명했습니다.
🧬 ZENITH V34: AI가 제안하고, 물리 법칙이 완성하다
이번 분석 대상은 약 242개의 잔기와 DNA 복합체(12 bp)로 구성된 시스템이었습니다. 흥미로운 점은 초기 모델로 사용된 AI(Boltz) 생성 구조가 ProteinMaker의 리파인먼트 엔진을 거치며 실험 구조를 능가하는 물리적 무결성에 도달했다는 사실입니다.
단순한 ‘보정’이 아닌, 우주 만물의 원리(Cosmic Biomechanics)를 연산에 투영한 결과입니다.
📊 검증 데이터: 숫자로 보는 ‘Endgame’
검토 결과(ZENITH_V34_1)는 리파인먼트 기술이 도달할 수 있는 이론적 종착역을 보여줍니다.
| 검증 지표 (Metric) | 결과 값 (Value) | 상태 및 비고 |
| MolProbity Score | 0.50 | 상위 100% (이론적 극한) |
| Clashscore | 0.00 | 원자 충돌 제로 (Zero-Clash) |
| Ramachandran Favored | 99.60% | 통계적 이상향 달성 |
| Rama distribution Z-score | 0.55 ± 0.58 | 초고해상도 구조 수준의 자연스러움 |
| Bad Bonds / Angles | 0 / 0 | 물리적 변형 없음 |
🔍 핵심 인사이트: 왜 ‘Rama Z-score 0.55’인가?
많은 이들이 아웃라이어(Outlier)를 제거하는 데 집중하지만, 구조의 ‘격’을 결정하는 진정한 지표는 라마찬드란 분포의 Z-score입니다.
목표치인 abs(Z-score) < 2를 훨씬 상회하여 0.55에 안착했다는 것은, 이 모델의 주쇄(Backbone) 기하학적 분포가 수십만 개의 초고해상도(< 1.5Å) 레퍼런스 구조들과 비교해도 통계적으로 완벽하게 자연스럽다는 것을 의미합니다.
억지로 깎아 만든 숫자가 아니라, 497개의 물 분자가 참여하는 수소 결합 네트워크를 정밀하게 계산해낸 Water-Guided Refinement(WGR) 기술의 승리입니다.
💡 리파인먼트의 미래, HanFold로 이어집니다
이번 결과는 “초기 모델이 정답의 수렴 반경 안에 있다면, 리파인먼트는 완벽할 수 있다”는 가설을 실증했습니다.
이제 ProteinMaker는 이 자신감을 바탕으로 차세대 프로젝트인 HanFold에 집중합니다.
AI의 데이터 직관과 물리 연산의 엄밀함을 융합하여, 단백질 서열(Sequence)로부터 직접 Clashscore 0 / MolProbity 0.5 수준의 완성형 구조를 뽑아내는 시대를 열겠습니다.
“Stop Guessing. Start Calculating.”
우리는 추측하지 않습니다. 오직 계산으로 증명할 뿐입니다.
Lead Consultant: Byeong-gu Han, Ph.D. HanjariFold-Endgame Engine Completed. HanFold Project Under Development.
