단백질 평형 앙상블을 고속 생성하는 생성형 딥러닝 시스템

한줄 요약

BioEmu는 생성형 딥러닝으로 단백질 구조 평형 앙상블을 고속으로 샘플링하여 분자동역학 시뮬레이션을 대체할 수 있는 방법론이다.

풀어야 하는 문제

단백질의 기능을 이해하려면 동적 구조 앙상블과 열역학적 특성이 필요하지만, 실험과 분자동역학 시뮬레이션은 처리량이 낮고 시간이 오래 걸린다.

접근 방법

단백질 구조 데이터, 200밀리초 이상의 분자동역학 시뮬레이션, 실험적 안정성 데이터를 활용한 새로운 훈련 방법으로 생성형 모델을 학습시켜 평형 앙상블을 직접 생성한다.

결과·기여

BioEmu는 은폐 포켓, 단백질 영역 풀림, 대규모 도메인 재배열 등 기능적 구조 변화를 샘플링하며, 상대 자유에너지 오차 약 1 kcal/mol로 검증되었다. 돌연변이에 의한 접힘 불안정화 원인 등 메커니즘 통찰을 제공하고 실험적 가설을 효율적으로 제시할 수 있다.