2024-08-22
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IT 하우스 뉴스(IT House News)는 8월 22일 기술 전문 매체인 더 디코더(The Decoder)에 어제(21일) 블로그 게시물을 게재해 러트거스 대학의 연구에서 OpenAI의 GPT-4 언어 모델이 간단한 아미노산과 단백질 구조를 높은 정확도로 시뮬레이션할 수 있다는 사실을 보여주었다고 보도했습니다.
관련 연구 결과가 'Scientific Reports'에 게재되었습니다. 과학 연구팀은 GPT-4 AI 언어 모델을 사용하여 기본 구조 생물학 작업에서의 성능을 탐색했습니다.AI 모델이 분자구조를 정확하게 예측할 수 있다는 사실이 밝혀졌다.
과학자들은 GPT-4에 20가지 표준 아미노산의 3차원 구조 모델을 구축하도록 요청했으며 피드백 결과에서 원자 구성, 결합 길이 및 각도를 정확하게 예측했습니다. 그러나 GPT-4는 고리 구조와 입체화학적 구성을 시뮬레이션하는 데 문제가 있었습니다.
또 다른 실험에서 GPT-4는 일반적인 단백질 구조 요소인 α-나선의 구조를 시뮬레이션하도록 요청받았습니다. 수학적 계산을 위해 Wolfram 플러그인을 통합해야 했으며 결과 모델은 실험적으로 결정된 α-나선과 유사했습니다. 구조.
또한 GPT-4는 항바이러스제인 Nirmatrelvir와 SARS-CoV-2의 주요 단백질 분해효소 사이의 결합도 분석합니다.이 모델은 결합과 관련된 아미노산을 정확하게 식별하고 상호 작용하는 원자 사이의 거리를 정확하게 지정했습니다.
GPT-4는 구조 생물학 작업을 위해 특별히 개발되지 않았기 때문에 이러한 기능은 탁월합니다. 연구진은 GPT-4를 모델링하는 방법이 불분명하다고 지적했습니다. 훈련 데이터 세트의 기존 원자 좌표를 사용하거나 처음부터 구조를 다시 계산할 수 있습니다. 명확한 결론을 도출하려면 더 광범위한 연구가 필요합니다.
연구원들은 AlphaFold 3와 같은 전문 인공 지능 도구가 더 복잡한 구조를 예측할 수 있다고 말합니다.GPT-4는 기본적인 구조 생물학 작업을 완료할 것으로 예상됩니다. 이 모델링 기능은 현재 초보적이며 실제 적용이 제한되어 있습니다.
그럼에도 불구하고 연구팀은 이번 연구가 이 기술을 구조 생물학에 적용하기 위한 선례를 세웠다고 말했습니다. 연구원들은 생성 인공 지능의 기능과 한계에 대한 추가 연구를 통해 구조 생물학 분야를 넘어 다른 잠재적인 생명 과학 분야에서 AI 응용 프로그램을 추가로 탐색할 수 있다고 제안합니다.
