알파폴드: AI 신약개발 혁신

알파폴드: AI 신약개발 혁신

$30.00
Description
단백질 연구 역사를 한 권에 담았다!
가히 혁명적인 인공지능이 바꿔 놓은
단백질 구조 연구와 신약개발의 미래
바야흐로 인공지능의 시대다. 인공지능은 인류 문명을 다방면에서 바꿔 왔으며, 특히 생명과학계에 변혁을 불러왔다. 그 중심에 알파폴드(Alphafold)가 있다. 2018년 12월에 구글 딥마인드가 발표한 단백질 구조 예측 인공지능인 알파폴드는 첫 등장부터 놀라운 성과를 보여 주었고, 2020년에는 예측 정확도를 더욱 높이며 실험 구조와 매우 유사한 결과를 내놓았다. 현재 소스 코드가 공개된 알파폴드는 실험구조생물학자에게 필수 도구로 자리 잡으며 신약개발이나 단백질 디자인 등에서 새로운 방향을 제시해 주고 있다.
《알파폴드: AI 신약개발 혁신》은 단백질 발견부터 단백질 구조생물학 그리고 알파폴드의 등장에 이르는 100여 년의 연구 역사를 다룬다. 알파폴드가 얼마나 대단한지 이해하려면 단백질이 인체에서 중요한 역할을 한다는 것과 험난했던 단백질 구조 예측 과정을 알아야 한다. 알파폴드의 직접적인 토대는 수십 년 동안 과학자들의 노력으로 축적한 단백질 구조 및 서열 정보 같은 데이터다. 이 책은 단백질의 정체를 밝혀 온 수많은 과학자의 성과를 소개하며, 알파폴드가 불러온 구조생물학과 생명과학의 변화를 짚어 본다. 이 책을 통해 단백질 구조 예측 기술과 이를 통한 신약개발의 미래를 진단해 보자.
저자

남궁석

고려대학교농화학과를졸업하고동대학원에서생화학전공으로석사학위와박사학위를받았다.미국예일대학교와펜실베이니아대학교에서박사후연구원을마치고이후충북대학교농업생명과학대학축산식품생명과학부초빙교수로근무했다.현재SLMSSecretLabofMadScientist대표및(주)오름테라퓨틱기술자문을맡으며과학저술과연구컨설팅을비롯해구조기반신약연구를병행하고있다.다양한플랫폼과강연을통해생명과학에관한대중의인식을높이고자노력하고있다.
지은책으로는《대사질환에도전하는과학자들》,《바이러스,사회를감염하다》,《암정복연대기》,《과학자가되는방법》,《세포:생명의마이크로코스모스탐사기》등이있으며,공저로《4차산업혁명이라는유령》이있다.

목차

시작하며

1부단백질연구의여명
1장단백질연구는어떻게시작되었을까?
2장아미노산서열의미스터리를풀다
3장단백질은과연고정된구조의고분자일까?

2부실험구조생물학의발전
4장X선결정학에의한단백질구조해석
5장생명공학의발전과단백질구조결정
6장질병관련단백질의비밀을밝히다
7장단백질구조기반의신약개발
8장막단백질결정화와구조규명
9장초저온전자현미경과단백질구조연구의혁신

3부단백질서열부터구조예측까지
10장세기의난제,단백질구조예측
11장진화정보와인공지능,그리고알파폴드혁명
12장알파폴드가불러온구조생물학과생명과학의변화
13장인공지능에의한단백질디자인
14장단백질디자인은세상을어떻게바꿀까?

그림출처
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참고문헌

출판사 서평

단백질의기초지식부터구조규명까지
과학자들의숭고한노력이담긴구조생물학의태동

‘1부단백질연구의여명’에서는앙투안프랑수아푸르크루아의알부민발견을시작으로단백질의화학조성을연구하고단백질에사용되는22개아미노산을밝혀낸과정을들여다본다.단백질구조를해독하려면결정화가필요하며,이를위해서는먼저단백질을순수정제해야한다.크로마토그래피를통한단백질순수정제기술이없던연구초창기에는자연계에서매우많이존재하여어렵지않게정제할수있는단백질이주요연구대상이었다.그중하나가헤모글로빈이다.헤모글로빈의성분과기능이드러나면서세포내에서일어나는화학반응과연관지어단백질연구가점차발전되었다.
이후크로마토그래피가개발되어단백질을구성하는아미노산의종류를알게되었고,1958년단백질아미노산서열을최초로결정한업적으로프레더릭생어가첫번째노벨화학상을수상한다.생어의두번째노벨화학상수상은1980년으로,DNA를화학적으로분해해서열을결정하는방법인‘생어염기서열분석’개발덕분이었다.여러가지화학물질을사용하는방법보다훨씬효율적이었던생어염기서열분석을통해단백질의아미노산서열을손쉽게파악하고단백질의기능을분석하는가장중요한1차자료를확보할수있게되었다.

단백질구조예측의결정적순간들
과학자들은단백질의비밀을어떻게밝혀냈는가

이어지는‘2부실험구조생물학의발전’에서는X선결정학을이용해과학자들이얻은성과를소개한다.그중1950년라이너스폴링은다른과학자들과함께단백질의펩타이드결합이이중결합적인성격을띤다는사실에착안하여‘알파나선’과‘베타시트’라는단백질구조모델을최초로고안한다.이후막스페르디난트퍼루츠가실험을통해이러한구조가실제로존재한다는것을증명해냈고,존카우더리켄드루와함께헤모글로빈과미오글로빈의구조를X선결정학으로처음규명하며1962년노벨화학상을공동수상한다.
헤모글로빈과미오글로빈의구조규명으로구조생물학이라는학문이본격적으로시작되었다.1960년대후반부터효소중심으로구조결정이활발히진행되었고,1971년에는그동안규명된단백질구조정보를취합하는PDB(단백질데이터뱅크)가설립되었다.이후싱크로트론유래의X선이개발되면서좀더높은해상도의회절데이터를통해단백질구조의결정속도가급격히빨라졌다.한편에서는암유전자중하나인‘K-Ras’,HIV(인간면역결핍바이러스)유전자등질병관련단백질의구조를규명하는방향으로연구가이어졌다.
단백질구조를밝혀내고그기능을저해하는물질을찾는것은신약개발과정에서시작에불과하다.그러나약물표적단백질구조를적극적으로활용하면후보물질을빠르게도출해개발기간을줄이거나선도물질을최적화하는단계에서큰도움을받을수있다.또다른중요한성과로는생체막에존재하는탓에그간결정화가어려웠던막단백질결정화에성공한것이다.그러나막단백질결정화는여전히실패율이높았고여러가지단백질이결합된단백질복합체중상당수는결정화되지않아구조분석이불가능했다.이는2010년대들어초저온전자현미경(Cryo-EM)을통한방법론으로서서히극복되기시작한다.

‘읽는생물학’에서‘쓰는생물학’의시대로
알파폴드,단백질구조예측의새로운길을제시하다

마지막으로‘3부단백질서열부터구조예측까지’는알파폴드를비롯한단백질구조예측인공지능이등장하기까지단백질구조예측기술의발전과한계를조명한다.또한인공지능을통한신약개발과단백질디자인의가능성도살펴본다.현재우리는단백질구조를해독하는‘읽는생물학’에서단백질디자인소프트웨어로단백질구조를지정하는‘쓰는생물학’의변곡점에서있다.
그전까지단백질이접히는경우의수는천문학적이라단백질3차구조를계산하는데는엄청난컴퓨팅자원이필요했으며정확도도그리높지않았다.이를타개하기위해‘로제타’,‘상동모델링’등다양한시도가나타났고,1994년부터는CASP라는학술대회가개최되었다.그러다2010년대이후딥러닝으로대표되는인공지능이비약적으로발전하면서DNA시퀀싱기술도크게성장하기시작했다.2020년의알파폴드는다중서열정렬(MSA)을만든다음정교한딥러닝기술로이를분석하여단백질구조정보를최대한끌어낸다.이렇게얻은정보로다중서열정렬을다시최적화하여단백질구조정보를점점더정밀하게개선한다.
알파폴드는아직넘어야할난관이많다.가령활성화나비활성화에따라달라지는단백질구조를감안하지못하고,고정된구조없이흐느적거리는무정형단백질의예측신뢰도는낮은편이다.이는알파폴드뿐만아니라인공지능기반의구조예측방법론이공유하는한계이기도하다.따라서인공지능을통한신약개발이나단백질디자인등관련분야가급속도로발전하고있지만구조생물학의판도를바꾼알파폴드에비견되는역대급혁신이필요한시점이다.한편으로는기술발전이긍정적인방향으로만흐를거라단정할수도없다.우리가단백질구조예측기술을예의주시해야할이유이기도하다.이책은알파폴드가불러온혁신이미래에어떤이득을가져올지가늠해보는장이될것이다.