알파폴드: AI 신약개발 혁신

시작하며

1부 단백질 연구의 여명
1장 단백질 연구는 어떻게 시작되었을까?
2장 아미노산 서열의 미스터리를 풀다
3장 단백질은 과연 고정된 구조의 고분자일까?

2부 실험구조생물학의 발전
4장 X선 결정학에 의한 단백질 구조 해석
5장 생명공학의 발전과 단백질 구조 결정
6장 질병 관련 단백질의 비밀을 밝히다
7장 단백질 구조 기반의 신약개발
8장 막단백질 결정화와 구조 규명
9장 초저온 전자현미경과 단백질 구조 연구의 혁신

3부 단백질 서열부터 구조 예측까지
10장 세기의 난제, 단백질 구조 예측
11장 진화 정보와 인공지능, 그리고 알파폴드 혁명
12장 알파폴드가 불러온 구조생물학과 생명과학의 변화
13장 인공지능에 의한 단백질 디자인
14장 단백질 디자인은 세상을 어떻게 바꿀까?

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참고문헌

최근 몇 년 동안 생명과학계에서 일어난 사건 중 가장 혁신적인 것은 무엇일까? 달리 표현하자면 현재까지 인공지능(Artificial Intelligence) 기술이 과학계에서 이룩한 가장 큰 성취는 무엇일까?

헤모글로빈은 적혈구의 전체 질량 중 34%를 차지하며, 물을 제외한다면 적혈구의 건조 중량의 96%를 차지한다. 1840년 독일의 화학자 프리드리히 루트비히 휘네펠트(Friedrich Ludwig Hunefeld)는 지렁이의 혈액을 슬라이드 글라스와 커버 글라스 사이에 끼우고 서서히 말려서 붉은색의 결정을 얻었다. 헤모글로빈에서 유래된 이 결정은 헤모글로빈뿐만 아니라 모든 단백질을 처음으로 결정화한 사례다.

단백질 구조는 단백질 서열에 비해 훨씬 잘 보존되기 때문에 자신이 직접 연구하는 종의 단백질이 아닌 다른 종의 단백질이라도 서열이 유사한 같은 종류의 단백질이라면 구조가 보존된다. 가령 인간 유래 단백질의 결정화에 실패하여 구조를 얻지 못했다 하더라도 다른 동물 또는 곤충이나 효모, 심지어 세균의 단백질까지 구조가 보존되는 경우가 많았다.