https://horizonchaser.duckdns.org/categories/research/Recent content in Research on The Workflow ArchiveHugo -- 0.151.0en-usThu, 18 Dec 2025 19:00:00 +0900https://horizonchaser.duckdns.org/posts/alphafold3_col_01/Thu, 18 Dec 2025 19:00:00 +0900https://horizonchaser.duckdns.org/posts/alphafold3_col_01/<h2 id="프롤로그-구조-생물학의-패러다임-변화">프롤로그: 구조 생물학의 패러다임 변화</h2> <p>2024년 5월, 구글 딥마인드(Google DeepMind)의 AlphaFold 3(이하 AF3) 발표는 구조 생물학계에 다시 한번 큰 화두를 던졌습니다. 단백질-단백질 상호작용을 넘어 DNA, RNA, 리간드 및 이온과의 결합 구조까지 예측 범위가 확장되면서, 일각에서는 실험을 통한 구조 결정의 시대가 끝났다는 전망을 내놓기도 합니다. 그러나 실제 연구 현장에서 Cryo-EM(초저온 전자현미경)을 통해 복합체 구조를 분석하는 실무자의 관점에서, AF3는 실험을 대체하는 수단이 아닌 실험의 효율성을 극대화하는 강력한 보완재에 가깝습니다.</p> <hr> <h2 id="1-alphafold-3의-기술적-진보-diffusion-모델의-도입">1. AlphaFold 3의 기술적 진보: Diffusion 모델의 도입</h2> <p>AF3의 가장 큰 변화는 기존 AlphaFold 2의 Transformer 기반 아키텍처에서 <strong>Diffusion 모델</strong>로의 전환입니다. 이를 통해 다음과 같은 기술적 진보를 이뤄냈습니다.</p>