AlphaFold 3 시대에도 Cryo-EM 실험 데이터가 필수적인 이유
프롤로그: 구조 생물학의 패러다임 변화 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. 1. AlphaFold 3의 기술적 진보: Diffusion 모델의 도입 AF3의 가장 큰 변화는 기존 AlphaFold 2의 Transformer 기반 아키텍처에서 Diffusion 모델로의 전환입니다. 이를 통해 다음과 같은 기술적 진보를 이뤄냈습니다. ...