Fold it ! 과 AlphaFold

2007 년 'Fold it!' 이라는 게임이 개발되었습니다.

개발자는 미국 워싱턴 대학이고, 목적은 단백질을 접는 것이고, 동기는 단백질을 접는 것이 어렵기 때문입니다.

단백질은 아미노산의 결합으로 이루어져 있습니다. 아미노산이 특정한 순서에 맞추어 이어져 있는 것이죠. 인류는 이미 DNA의 구조를 확인해서 그 순서를 이해하고 있습니다.

그런데, 이 순서를 아는게 사실은 시작일 뿐이었습니다. 단백질의 특성은 이 특수한 순서로 배치된 아미노산이 이리저리 접혀서 뭉치며 생기기 때문입니다. 문제는 이 접힘이 당연하게도 삼차원으로 이루어지고 그 종류가 엄청나게 많습니다.

결국 단백질의 연구는 엄청난 컴퓨팅 파워와 대학원생의 노동력을 이용해서 이 구조를 찾는 것입니다.

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워싱턴 대학에서는 이 노동력을 확충하기 위해서 일반인도 참여할 수 있도록 게임의 형태로 만들었습니다. 그것이 'Fold it!'이죠.

이 결과는 엄청났습니다. 게임이 출시된지 3주 만에 워싱턴 대학의 연구팀이 십수 년간 연구하던 AIDS 관련 단백질의 구조가 밝혀졌고 '멀티플레이 온라인 게임을 이용한 단백질 구조 예측(Predicting protein structures with a multiplayer online game)'이라는 논문이 네이처에 등재되었습니다.

 

https://fold.it/portal/

Solve Puzzles for Science | Foldit

 

단백질을 접는 것은 어렵습니다.

규칙은 있지만 삼차원에서 접히다보니 너무 방법이 많습니다. 반복적인 문제 해결에 최적화된 컴퓨터를 이용해서도 어렵습니다.

그래서 1994 년 '존 몰트' 교수는 'Critical Assessment of techniques for protein structure prediction'라는 대회를 2년마다 개최합니다. 줄여서 'CASP'이라고 부릅니다. 컴퓨터를 이용해서 단백질의 구조를 예측하는 대회입니다. 현재 연구 중인 아미노산의 순서를 과제로 내고 실험에 의해 산출된 결과와 전 세계 수많은 참가자들이 예측한 구조가 얼마나 일치하는지 알아보는 대회입니다.

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2018년 이 대회에 AlphaFold라는 알고리즘이 참가해 60점이라는 높은 점수를 받았습니다. AlphaFold라는 이름에서 무언가가 연상되진 않나요? 바로 'AlphaGo'로 유명한 '구글 딥마인드'의 인공지능입니다.

 

2020년에 AlphaFold2가 이 대회에 출전해서 87점을 받습니다. 2위에 두배가 넘는 엄청난 점수입니다. 드디어 단백질 구조 연구에 있어서 컴퓨팅 파워만으로도 충분한 결과를 내는 시대가 온 것입니다. 물론 아직 개선할 점은 많습니다. 취약점도 분명히 있기 때문이지요.

 

https://deepmind.com/blog/article/alphafold-a-solution-to-a-50-year-old-grand-challenge-in-biology

AlphaFold: a solution to a 50-year-old grand challenge in biology

 

'AlphaFold'가 인터뷰를 할 때, 'Fold it!'에 영감을 받았다고 했습니다.

'Flod it!'도 'AlphaFold'에 의해 개선될 것이라고 합니다.

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AI가 점점 시대를 바꾸고 있습니다. 다음에는 어떤 것이 또 바뀌게 될까요?

'AlphaFold'에 대해 한 기업이 너무 많은 정보를 갖게 되는 것이 아닌가 하는 두려움의 목소리도 나옵니다. 앞으로 풀어가야 할 것은 단순히 지식의 탐구만은 아닌 것 같습니다.