광고
광고
광고
광고
광고
광고
광고
광고
광고
광고
광고
광고
광고
로고

[단백질 과학자와 AI의 대결에서 인공지능 승리] 럿거스 대학교(Rutgers University)의 단백질 과학자 팀은 컴퓨터 프로그램과 정면으로 대결했다. 결론은 AI가 이겼다. 컴퓨터 프로그램이 9개를 선택하는 동안 인간이 11개의 단백질 중에서 6개의 정확한 예측을 했다는 것을 보여주었다.

https://www.unite.ai/protein-scientists-and-ai-go-head-to-head/

JM Kim | 기사입력 2022/11/15 [00:00]

[단백질 과학자와 AI의 대결에서 인공지능 승리] 럿거스 대학교(Rutgers University)의 단백질 과학자 팀은 컴퓨터 프로그램과 정면으로 대결했다. 결론은 AI가 이겼다. 컴퓨터 프로그램이 9개를 선택하는 동안 인간이 11개의 단백질 중에서 6개의 정확한 예측을 했다는 것을 보여주었다.

https://www.unite.ai/protein-scientists-and-ai-go-head-to-head/

JM Kim | 입력 : 2022/11/15 [00:00]

 AI와 인간 대결

 

과학자들은 예측 기능을 갖춘 인공지능 컴퓨터 프로그램에 대해 단백질 설계 및 자가 조립에 대한 깊은 이해를 가진 인간을 매칭하는 실험을 수행하기로 결정했다.

 

잠재적 과학자 목록의 1위는 럿거스(Rutgers) CABM(첨단생명공학센터 Center for Advanced Biotechnology and Medicine) 연구원인 Vikas Nanda였다.

 

이 실험은 인간이나 AI가 어떤 단백질 서열이 가장 성공적으로 결합할지 예측하는 데 더 나은 작업을 수행할 수 있는지 알아보기 위해 시작되었다.

 

결과는 네이처 케미스트리(Nature Chemistry)에 게재됐다.

 

일리노이주 아르곤국립연구소의 Nanda와 연구원들과 미국 전역의 여러 동료들은 전투가 "가까웠지만 결정적이었다"고 말한다. 경쟁은 Nanda와 몇몇 동료들을 작은 차이로 AI 프로그램에 대항하게 했다.

 

과학자들은 단백질 자기 조립에 대한 더 많은 지식을 찾고 있으며, 이를 더 잘 이해함으로써 의료 및 산업 용도를 위한 새롭고 혁신적인 제품을 설계할 수 있다고 믿는다. 이러한 제품 중 하나는 상처용 인공 인체 조직이 될 수 있고 다른 하나는 새로운 화학 제품의 촉매가 될 수 있다.

 

Nanda는 럿거스 로버트 우드 존슨(Rutgers Robert Wood Johnson) 의과대학 생화학 및 분자생물학과 교수이다.

 

Nanda "우리의 광범위한 전문 지식에도 불구하고 AI는 여러 데이터 세트에서 같거나 더 나은 결과를 보여 인간의 편견을 극복할 수 있는 머신러닝의 엄청난 잠재력을 보여주었다."고 말했다.

 

단백질 설계 및 자가 조립

 

단백질은 끝에서 끝으로 연결된 많은 수의 아미노산으로 구성되며 사슬이 접혀 복잡한 모양의 3차원 분자를 형성한다. 각 단백질의 모양과 단백질에 포함된 아미노산이 단백질의 거동을 결정한다. Nanda와 같은 연구원은 "단백질 디자인"에 참여한다. , 새로운 단백질을 생성하는 서열을 생성한다. 연구팀은 최근 위험한 신경 작용제인 VX를 빠르게 감지할 수 있는 합성 단백질을 설계했다. 이 새로운 개발은 새로운 바이오센서와 치료법에 큰 의미를 가질 수 있다.

 

단백질은 다른 단백질과 자가 조립하여 생물학에서 중요한 상부 구조를 형성한다. 어떤 경우에는 단백질이 바이러스의 보호 외피로 자가 조립되는 경우와 같이 설계를 따르는 것으로 보인다. 다른 경우에는 특정 질병과 관련된 생물학적 구조를 형성할 때 자가 조립된다.

 

Nanda "단백질 자가 조립을 이해하는 것은 의학 및 산업을 포함한 많은 분야에서 발전을 이루기 위한 기본이다."고 말했다.

 

Nanda와 다른 5명의 동료에게 단백질 목록을 제공하고 어떤 것이 자가 조립될 가능성이 있는지 예측하도록 요청했다. 그런 다음 예측을 컴퓨터 프로그램의 예측과 비교했다.

 

인간 전문가들은 전하의 패턴과 물에 대한 혐오의 정도를 포함하여 실험에서 단백질 행동의 관찰을 기반으로 경험 법칙을 사용했다. AI 9개의 단백질을 선택하는 반면 그들은 자가 조립될 것으로 예측한 11개의 단백질을 선택했다.

 

그들의 실험은 컴퓨터 프로그램이 9개를 선택하는 동안 인간이 11개의 단백질 중에서 6개의 정확한 예측을 했다는 것을 보여주었다.

 

이 실험은 또한 인간 전문가들이 특정 아미노산을 다른 아미노산보다 "선호"하여 잘못된 선택을 하게 됨을 보여주었다. AI는 명확하지 않은 특성을 가진 일부 단백질을 올바르게 선택했다.

 

Nanda "우리는 자기 조립으로 이어지는 상호 작용의 화학적 특성에 대한 근본적인 이해를 얻기 위해 노력하고 있으므로 이러한 프로그램을 사용하면 중요한 통찰력을 얻지 못할까봐 걱정했다."라고 말했다. "하지만 내가 정말로 이해하기 시작한 것은 머신러닝이 다른 도구와 마찬가지로 또 다른 도구일 뿐이라는 것이다."

  

 
AI와 인간 대결, 인공지능, 단백질 설계, 자가 조립, 인공지능 승리 관련기사목록
광고
광고
광고
광고
광고
광고
광고
많이 본 기사
AIbio소식 많이 본 기사
최신기사