1. 개요 최근 생명과학 분야는 생성형 인공지능(AI)의 혁명적 발전으로 인해 근본적인 변화를 겪고 있습니다. 과거의 기술이 정적인 단백질 구조를 예측하는 데 주력했다면, 새로운 AI 모델들은 단백질이 기능하기 위해 필수적인 동적인 특성, 즉 다양한 형태 변화를 예측하는 방향으로 진화하고 있습니다. 본 보고서는 이러한 패러다임 변화를 주도하는 마이크로소프트 리서치의 선구적인 생성형 AI 시스템인 ‘BioEmu(Biomolecular Emulator)’에 대해 상세히 […]
[월:] 2025년 12월
1부: 생성형 AI 기반 단백질 설계의 혁신 사례 분석 1.1. 개요: 단백질 설계의 새로운 시대, AI의 등장 지난 몇 년간, AlphaFold와 같은 혁신적인 딥러닝 모델들은 단백질 구조 예측 분야에 혁명을 가져왔다. 이 모델들은 아미노산 서열만으로 단백질의 3차원 구조를 높은 정확도로 예측함으로써, 수십 년간 생명과학계의 난제였던 단백질 접힘(protein folding) 문제를 사실상 해결했다.1 그러나 이는 본질적으로 자연에 ‘이미 […]
논문 요약: RFdiffusion3 (RFD3) 1. 핵심 개요 워싱턴 대학교 단백질 디자인 연구소(Institute for Protein Design) 연구진이 개발한 RFdiffusion3(RFD3)는 기존 단백질 디자인 모델의 한계를 뛰어넘는 전체 원자(All-atom) 기반의 생성형 확산 모델(Diffusion model)입니다. 기존 모델들이 단백질의 백본(뼈대) 좌표 생성에 집중하고 비단백질 분자와의 상호작용을 간과했던 것과 달리, RFD3는 리간드, 핵산(DNA/RNA), 금속 이온 등 비단백질 원자들과의 상호작용까지 정밀하게 모델링합니다. […]
표면 생물물리학의 기초와 단백질 비특이적 결합의 기전 현대 생명과학 연구, 특히 단백질체학(Proteomics)과 정밀 세포 생물학 분야에서 배양 용기의 표면 특성은 실험의 성패를 좌우하는 핵심적인 변수로 작용한다. 연구자가 직면한 가장 큰 문제 중 하나는 단백질이 폴리머 기판에 강력하게 결합하는 비특이적 흡착 현상이다.1 일반적으로 세포 배양에 사용되는 폴리스티렌(Polystyrene, PS) 기판은 제조 공정에서 소수성(Hydrophobic)을 띠게 되며, 이는 수용액 내의 […]