#에피소드 1: AlphaFold 3가 생물학을 망쳤습니다(전통 과학이 죽은 이유) #facelesspodcast

원저자：Decoding Today's Science

원본 소스：https://www.youtube.com/embed/BxueStvtqSM

전통적인 신약 개발 시대는 끝났는가? Decoding Today's Science의 이번 에피소드에서 우리는 컴퓨터 생물학 세계에 충격파를 보낸 혁신적인 AlphaFold 3 논문을 분해합니다. 수십 년 동안 단백질, DNA, RNA 및 의약품이 서로 결합하는 방식을 매핑하는 것은 고도로 전문화된 여러 소프트웨어 도구가 필요한 단편적이고 고통스러울 정도로 느린 프로세스였습니다. AlphaFold 3는 모든 것을 변화시킵니다. 엄격한 생물물리학적 제약을 완전히 없애고 대규모 생성 확산 모델을 주입함으로써 이 AI는 단백질 접힘을 예측할 뿐만 아니라 전체 결합 생체분자 우주를 정확하게 예측합니다. 그러나 그것은 완벽하지 않습니다. 우리는 주류 헤드라인에서 말하지 않는 심각한 입체 충돌, 기괴한 키랄성 환각 및 다중 상태 역학 맹점을 자세히 설명하는 원시 데이터를 공개하기 위해 과장된 광고를 우회합니다. [1] J. Jumper et al., "AlphaFold를 이용한 매우 정확한 단백질 구조 예측", Nature, vol. 596, 아니. 7873, pp. 583–589, 2021, doi: 10.1038/s41586-021-03819-2. [2] J. Abramson et al., "AlphaFold 3과의 생체분자 상호작용의 정확한 구조 예측", Nature, vol. 630, 아니. 8016, pp. 493–500, 2024, doi: 10.1038/s41586-024-07487-w. [3] K. Tunyasuvunakool 등, "인간 프로테옴에 대한 매우 정확한 단백질 구조 예측", Nature, vol. 596, 아니. 7873, pp. 590–596, 2021, doi: 10.1038/s41586-021-03828-1.