최근 생물학 분야에서 난제라고 평가되어 오던 '단백질 접힘' 문제를 인공지능을 활용하여 해결한 사례(로제타폴드, 알파폴드 등)가 발표되었다. 단백질은 우리 몸의 주요 구성 성분이자 거의 모든 생명현상에 관여하는 아주 중요한 생체분자로 그 3차원 구조를 아는 것이 매우 중요하다. 단백질의 입체 구조, 즉 3차원 모양이 곧 단백질의 기능을 결정짓기 때문이다. 단백질의 입체구조는 단백질을 구성하는 아미노산 분자들의 연결 순서와 주변 환경 조건에 따라 달라진다 (단백질 접힘 문제). 아미노산 서열을 기반으로 단백질의 구조를 빠르게 예측할 수 있다면, 이를 활용해 생명현상에 대한 근원적인 이해를 돕고, 이를 바탕으로 효소 특성 파악, 백신 개발 등 다양한 산업분야에 도움을 줄 수 있다. 본 발표에서는 인공지능이 어떻게 이 단백질 접힘 난제를 해결할 수 있었는지에 대해 소개하고 그 속에서의 수학의 역할에 대해 논의하고자 한다.
최근 생물학 분야에서 난제라고 평가되어 오던 '단백질 접힘' 문제를 인공지능을 활용하여 해결한 사례(로제타폴드, 알파폴드 등)가 발표되었다. 단백질은 우리 몸의 주요 구성 성분이자 거의 모든 생명현상에 관여하는 아주 중요한 생체분자로 그 3차원 구조를 아는 것이 매우 중요하다. 단백질의 입체 구조, 즉 3차원 모양이 곧 단백질의 기능을 결정짓기 때문이다. 단백질의 입체구조는 단백질을 구성하는 아미노산 분자들의 연결 순서와 주변 환경 조건에 따라 달라진다 (단백질 접힘 문제). 아미노산 서열을 기반으로 단백질의 구조를 빠르게 예측할 수 있다면, 이를 활용해 생명현상에 대한 근원적인 이해를 돕고, 이를 바탕으로 효소 특성 파악, 백신 개발 등 다양한 산업분야에 도움을 줄 수 있다. 본 발표에서는 인공지능이 어떻게 이 단백질 접힘 난제를 해결할 수 있었는지에 대해 소개하고 그 속에서의 수학의 역할에 대해 논의하고자 한다.