최근 AlphaFold 3(AF3)의 등장은 구조 생물학계에 커다란 충격을 주었습니다. 하지만 우리 모두가 알고 있듯, 예측된 ‘모양(Shape)’이 곧 ‘작동하는 실체(Functioning reality)’를 의미하지는 않습니다. AI가 제시한 고정밀 백본 구조 위에, 생체 내 환경인 수화층(Hydration Shell)과 물리적 평형을 입혀야만 비로소 계산 가능한 생물학적 데이터가 탄생합니다. 오늘은 HanjariFold Zenith 엔진을 통해 TRPC1/C4 이종 복합체 모델을 리파인먼트하며 얻은 통찰을 공유하고자 합니다. […]
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단백질 구조 예측 AI인 AlphaFold3(AF3)는 혁신적인 도구이지만, 거대 핵산 복합체(Nucleoprotein) 시뮬레이션에서는 여전히 미세한 기하학적 오류를 남깁니다. 본 리포트에서는 유전자 가위로 잘 알려진 4UN3(Cas9-sgRNA-DNA 복합체)를 대상으로 HanjariFold ZENITH 엔진이 달성한 물리적 정제 성과를 팩트 중심으로 요약합니다. 1. 주요 지표 비교: AF3 원본 vs HanjariFold ZENITH 가장 객관적인 구조 검증 지표인 MolProbity 분석 결과, HanjariFold는 거대 복합체의 […]
AlphaFold3(AF3)를 활용한 단백질 구조 예측에서 모델의 신뢰성을 확보하는 것은 매우 중요합니다. 오늘은 EGFR 구조 모델인 ‘EGFR_AF3_hanjarifold’와 기존 ‘EGFR_AF3’ 모델의 MolProbity 수치를 비교하여, 어떤 모델이 물리적으로 더 타당한 구조를 갖추고 있는지 분석해 보겠습니다. 1. 종합 평가 지표: MolProbity Score 및 Percentile 가장 먼저 확인해야 할 지표는 구조의 전반적인 품질을 나타내는 MolProbity Score입니다. 이 점수는 낮을수록 고해상도 […]
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 […]