AlphaFold 때문에 생명과학계 및 의학계가 떠들썩하다.
Deepmind의 놀라운 가능성을 이미 2~4년 전부터 많은 이들이 알고 있었고 기대하고 있었지만, 그 발전 속도는 상상이상이라고 표현할 수 있을 정도다. (심지어는 컨닝한 것이 아닌가하는 의심을 할 정도였으니...)
내가 관심이 있는 많은 단백질들 중에는 소위 전자전달계에 포함되는 단백질들도 있다. 그 단백질들은 많은 특성을 가지고 있다. 그 중 2가지 특성을 AlaphFold 이슈와 함께 이야기 하고 싶다. 잘 아는 것처럼 protein complex (심지어는 super complex)로 작동을 한다. 그리고 Cardiolipin이라는 특별한 phospholipid가 많은 mitochondria inner membrane의 특정 지역에 위치하고 있다. 이와 같이 complex 형태로 그리고 특정 환경 속에 작동하는 단백질의 구조도 예측을 잘하는지 매우 궁금하다.
추가로 이와 같은 알고리즘이 누구나 사용할 수 있게 공개되거나, 혹은 사용자 친화적 웹/엡 기반 프로그램으로 개발되어 공개될지도 매우 궁금하면서도 기대된다.
다르게는, (희망컨대) AlphaFold 혁신이 다시금 기초 분자세포생물학 시대를 열게 해주지 않을까 한다. 누구나 쉽게 단백질 구조를 예측할 수 있고, 내가 원하는 약물과의 결합도 추정할 수 있는 시대가 온다면, 특정 질환에 관여하여 약물로 활성 등을 조절할 필요가 있는 표적 단백질을 찾는 것이 오히려 핵심
이 될 수도 있지 않을까?
약물의 표적이 될 수 있는 단백질을 찾는 연구는 기초 분자세포생물학의 몫이기 때문이다. AlphaFold의 혁신으로 기초 분자세포생물학의 시대가 열리길 바래본다(내 밥그릇이다).