Microsoft, 3D 단백질 구조 예측 도구 개발
Microsoft의 AI for Good Lab은 최근 Seq2Symm이라는 새로운 오픈 소스 AI 도구를 개발했습니다. 이 도구는 과학자들이 단백질의 1차원 서열 데이터를 바탕으로 해당 단백질의 3D 구조를 예측할 수 있도록 돕는 역할을 합니다. Seq2Symm은 AI 기술을 활용한 도구로, 질병 이해 및 진단, 약물 및 백신 개발, 지속 가능한 소재 제조 등 다양한 분야에 기여할 가능성을 열어줍니다.
단백질 연구에서의 AI 기술 활용
Seq2Symm은 특히 호모올리고머라는 단백질 연구에 유용합니다. 호모올리고머는 동종 단위체가 반복적으로 결합된 구조로, 다양한 생명체의 생존과 기능에 밀접한 연관이 있습니다. 예를 들어 바이러스의 캡시드(단백질 외피)는 이러한 구조의 대표적인 사례로, 바이러스의 세포 침투 및 DNA 복제 과정에서 핵심 역할을 합니다.
바이러스 및 신경 퇴행성 질환 연구에도 기여
COVID-19 팬데믹과 같은 상황에서 과학자들은 바이러스의 1차원 서열 데이터를 기반으로 Seq2Symm 사용을 통해 효율적인 연구를 진행할 수 있습니다. 이 도구는 3D 구조 예측을 가능하게 함으로써 신속한 질병 이해와 치료법 개발에 도움을 줄 수 있습니다. 뿐만 아니라 알츠하이머와 같은 신경 퇴행성 질환을 포함해, 다양한 건강 문제를 연구하고 해결책을 모색하는 데에도 활용될 수 있습니다.
연구자 누구나 활용 가능한 오픈 소스 도구
Seq2Symm은 오픈 소스로 제공되며, 전 세계 연구자들이 자유롭게 접근할 수 있도록 설계되었습니다. 이를 통해 단백질의 구조 및 기능 연구는 물론, 질병의 진화, 약물 타겟 식별 및 백신 개발 등 생명과학 전반에 걸친 깊은 이해가 가능해질 것으로 기대됩니다. 이 도구의 도입은 생명공학과 건강 연구의 새로운 기준을 마련할 것으로 보입니다.
출처 : 원문 보러가기