OpenProtein.AI가 DARPA NODES 프로그램 수행기관으로 선정되어 PoET 단백질 파운데이션 모델을 구조 동역학과 기능 예측으로 확장함. 기존 구조 예측이 정적 스냅샷에 머문다는 한계를 전제로, 단백질 복합체와 구조 앙상블을 다루는 동역학 기반 기능 예측을 목표로 함.
요약
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NODES는 단백질 운동의 서명을 이용해 생물학적 기능을 예측하는 생물물리 기반 딥러닝 도구 개발을 지원하는 DARPA 프로그램임.
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OpenProtein.AI는 PoET-2의 서열 공진화 및 서열 기반 기능 예측 역량을 확장해 단백질 복합체와 구조 동역학 특성을 더 잘 표현하는 모델을 만들 계획임.
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학습에는 향상된 분자동역학 시뮬레이션으로 생성한 1만 개 단백질 구조 앙상블 데이터셋을 사용한다고 회사가 밝힘.
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목표는 열역학적 가중치를 갖는 전체 구조 앙상블을 수분 내 생성하는 프레임워크이며, 회사는 전통적 시뮬레이션 대비 약 1,000배 빠른 속도를 지향한다고 제시함.
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기능 미상 단백질이 대부분인 상황에서 정적 구조 예측만으로는 결합 친화도, 알로스테릭 조절, 열역학적 안정성 같은 기능 질문을 충분히 풀기 어렵다는 문제의식이 전면에 있음.
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상업적으로는 항체, 효소, 기타 단백질의 design-build-test 사이클에 쓰이는 OpenProtein.AI 플랫폼으로 이어질 수 있음.
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AI 단백질 모델의 초점이 ‘접힘 예측’에서 기능과 동역학 예측으로 이동하는 흐름을 보여주는 사례이며, engineered sequence 탐지와 생물보안에도 직접 연결됨.