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Michaelis-Menten Sim
고등학생 여러분, 반갑습니다! 생물학이나 화학 시간에 ‘브라운 운동(Brownian Motion)’에 대해 들어본 적 있나요? 액체나 기체 속에서 작은 입자들이 불규칙하게 움직이는 현상이죠. 교과서 속의 평면적인 설명을 넘어, 실제 분자들이 어떻게 충돌하고 에너지를 전달하는지 직접 시뮬레이션해 볼 수 있는 ‘PROTEINMAKER: Molecular Dynamics’ 도구를 소개합니다. 이 도구는 ‘Hanja-Engine’을 기반으로 물리적 계산을 실시간으로 수행합니다. 🧬 이 도구로 무엇을 배울 […]
단백질 구조 모델링 분야는 2024년 말 알파폴드(AlphaFold)의 노벨 화학상 수상을 기점으로 단순한 학술적 연구의 영역을 넘어 현대 생명공학 및 제약 산업의 핵심 인프라로 완전히 자리 잡았다. 2025년과 2026년 사이의 기술적 지형은 단일 단백질의 접힘 구조 예측을 넘어 단백질과 리간드, 핵산, 이온 간의 복합체 상호작용을 통합적으로 모델링하는 ‘멀티모달 파운데이션 모델(Multimodal Foundation Models)’의 시대로 진입했다. 이러한 변화는 […]
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 […]
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. […]