[📪정보] 노바티스 사장"AI로 우리는 의학의 역사에 전환점에 서 있다"

[익명(sky0204)]

https://www.linkedin.com/pulse/x-rays-alphafold-future-structure-drug-discovery-fiona-h-marshall-0rboe

3줄 요약
노바티스와 아이소모픽 랩스가 차세대 알파폴드 모델을 활용한 협업으로 신약 발견에 나섰다.
생물학과 의학 연구에서 DNA 이중나선 구조의 발견부터 현재까지의 발전을 통해 단백질 구조를 해독하는 기술이 혁명적으로 발전했다.
AI 모델인 알파폴드는 단백질 폴딩을 예측하여 신약 설계에 혁명적인 기여를 하고 있다.



이번 주 초, 우리는 차세대 알파폴드 모델을 포함한 최첨단 인공지능 접근법을 사용하여 신약을 발견하는 것을 목표로 하는 노바티스와 아이소모픽 랩스 간의 협업을 발표했습니다. 아이소모픽 팀과 함께 이 과제를 시작하게 되어 매우 기쁩니다.

현대 생물의학의 대부분은 1953년 DNA의 이중나선 구조로 가장 유명한 생명체를 구성하는 분자의 구조를 풀 수 있는 능력에 기반을 두고 있습니다. 모든 발견을 통해 우리는 인간의 건강을 이끄는 근본적인 과정을 더 잘 이해하고 질병에 개입하는 약물을 설계하는 방법에 대한 통찰력을 얻습니다.

1952년, 레이몬드 고슬링과 로잘린드 프랭클린은 역사상 가장 중요한 사진 중 하나인 X-선이 DNA 분자를 통과해 만든 십자형 패턴의 거친 흑백 이미지를 촬영했습니다. 이 사진은 DNA의 나선형 구조에 대한 최초의 실험적 증거로, 오늘날 우리가 알고 있는 생물학 및 의학 연구에 촉매제가 되었습니다.

Courtesy: 킹스 칼리지 런던.
특히 단백질의 구조를 실험적으로 푸는 것은 매우 까다로운 작업으로 악명이 높습니다. 기존의 도구인 X-선 결정학 및 핵자기공명분광학은 강력하지만 연구할 수 있는 단백질의 종류와 시간이 많이 걸리고 기술적으로 까다롭다는 점에서 한계가 있습니다. 그 결과, 구조 생물학자들은 인간 단백질체의 극히 일부만을 해결하기 위해 수십 년 동안 단호하고 고된 노력을 기울여야 했습니다.
펼쳐지는 혁명
X-선 결정학과 극저온 전자 현미경 기술을 발전시키기 위한 고된 노력으로 단백질 구조를 푸는 능력이 극적으로 향상되어 단백질 기능에 대한 이해가 획기적으로 바뀌었습니다. 이러한 발전에도 불구하고 아직 갈 길이 멀었습니다. 2010년대 후반까지만 해도 인간 단백질 5개 중 1개 미만이 실험적으로 결정된 구조를 가지고 있었습니다.

그러나 그 무렵에는 혁명이 일어나고 있음이 분명했습니다. 수십 년 동안 연구자들은 아미노산의 긴 사슬이 살아있는 세포의 기계장치인 복잡한 분자 구조로 어떻게 접히는지 예측하는 단백질 폴딩이라는 난제를 해결하기 위해 계산 방법을 적용하기 위해 노력해 왔습니다. 이러한 많은 노력이 있었고, 바둑, 체스, 심지어 스타크래프트와 같은 게임에서 초인적인 능력을 발휘하는 신경망 모델을 만드는 것으로 유명한 딥마인드가 2018년에 알파폴드를 출시하면서 이 분야가 대중의 관심사로 떠올랐습니다.
단백질 폴딩을 놀라운 정확도로 예측할 수 있는 AI 모델인 알파폴드의 역사적 성과와 중요성에 대해 많은 글이 쓰여졌습니다. 저는 알파폴드에 대해 처음 알게 되었을 때 매우 흥분했습니다. 신약 설계에 적용하면 표적에서 신약 후보 물질로 이동하는 속도를 크게 높일 수 있는 잠재력이 즉시 드러났기 때문입니다. 딥마인드 CEO 데미스 하사비스와 동료들이 알파폴드를 다른 고급 AI 방법과 함께 신약 개발에 활용하기 위해 아이소모픽 랩스를 설립한 것은 놀라운 일이 아니었습니다.

인간의 노력
노바티스는 오랫동안 연구 커뮤니티 전반에 걸쳐 AI와 데이터 과학의 활용을 우선순위로 삼아왔습니다. 이러한 노력의 성공에는 빠르게 진화하는 이 분야의 선두에 있는 기업과의 협업이 매우 중요하며, 이는 Microsoft와의 제너레이티브 화학 분야 협력 및 임상시험 및 전임상 데이터 레이크인 Data42를 활성화하기 위한 Palantir와의 협업에서 잘 드러납니다.

이제 뛰어난 아이소모픽 랩스 팀과 함께 일할 수 있게 되어 기쁩니다. AI와 데이터 과학 혁신이 성공을 보장할 수 없는 리소스 집약적이고 시간이 많이 걸리는 신약 개발 과정을 변화시킬 잠재력이 있다는 것은 의심의 여지가 없습니다. 예를 들어, 원자 수준의 해상도로 다중 단백질 및 다중 리간드 복합체를 3D로 모델링하는 AlphaFold의 기능을 활용하는 등 신약 설계를 위한 중요한 단계를 진전시킬 수 있는 여러 기회가 있습니다.
하지만 냉철한 시각을 유지하는 것이 중요합니다. 의약품을 발견하고 설계하는 것은 의약품을 만드는 것뿐만 아니라 의약품이 안전하고 효과적이며 가장 필요한 사람들에게 제공될 수 있도록 하기 위한 훨씬 더 긴 여정의 일부입니다. AI의 기여는 매우 중요하겠지만, 의약품 개발은 언제나 인간의 노력으로 이루어질 것입니다.

바스 CEO가 말했듯이 우리는 의학의 역사에서 전환점에 서 있습니다. 저는 노바티스와 우리 협력업체들이 그 선봉에 서 있다는 사실이 자랑스럽습니다.

[익명(119.192)]

제발 항노화약이라도

[익명(180.230)]

건강으로 고통받는 사람이 너무 많아