🧠 AlphaFold도 완벽하진 않다? 신테카바이오, 아이진

🧠 AlphaFold도 완벽하진 않다?

AI의 한계와 인간의 역할

📌 목차

• 서론 – AI가 단백질을 접는 시대
• AlphaFold의 한계는 무엇인가?
  • 1️⃣ 동적 구조 – 변하는 단백질 세계
  • 2️⃣ 복합체와 막단백질 – 예측의 복잡성
  • 3️⃣ 신뢰 점수 – 예측의 질적 격차
• 🔬 실험과 AI의 조화
• 🧠 결론 – AI는 도구, 인간은 설계자

📌 AI가 단백질을 '접는' 시대

딥마인드(DeepMind)의 AlphaFold는 단백질 구조 예측 분야에서 그야말로 혁신적인 존재입니다.
이전에는 실험실에서 수개월, 아니 수년이 걸렸던 단백질의 3차원 구조 해석을 이제는 몇 시간 만에, 그것도 정확하게 예측할 수 있게 되었죠.
그런데 여기서 우리는 한 가지 중요한 질문을 던져야 합니다.
과연 AI가 모든 단백질 구조를 완벽하게 예측할 수 있을까?

❗ AlphaFold의 '한계'를 짚어보자

AI는 '학습된 범위 내'에서는 놀라운 정확도를 보입니다.
하지만 현실의 단백질 세계는 그보다 훨씬 더 복잡하고, 예외가 많고, 변덕스럽습니다.

1️⃣ 동적 구조(Dynamic Structure)

단백질은 단순히 한 가지 형태만을 갖고 있는 것이 아닙니다.
외부 환경(온도, pH, 이온 농도 등)에 따라 구조가 바뀌기도 하죠.
AlphaFold는 보통 ‘고정된 상태’의 구조를 예측하지만, 이 유동적인 변화는 아직 제대로 반영하지 못합니다.

2️⃣ 복합체·막단백질 예측의 한계

여러 단백질이 **복합체(complex)**를 이뤄 작동할 때, 그 사/h2이의 상호작용까지 예측하는 것은 또 다른 난이도입니다.
특히 **세포막에 박혀 있는 막단백질(membrane protein)**은 예측이 어렵기로 악명이 높죠.

3️⃣ 예측의 정확도는 '신뢰 점수'에 따라 천차만별

AlphaFold는 각 아미노산 위치에 대해 pLDDT라는 신뢰도 점수를 부여합니다.
높은 pLDDT는 높은 정확도를 뜻하지만, 낮은 경우는 그야말로 추측에 불과할 수도 있습니다.

🔬 결국 필요한 건 'AI + 실험의 조화'

AI가 구조 예측의 패러다임을 바꿔놓은 것은 분명합니다.
하지만 실험적 방법은 여전히 중요합니다.

• X선 결정학
• 전자현미경 (Cryo-EM)
• 핵자기 공명(NMR)

이러한 실험은 AI의 예측을 검증하고 보완하는 중요한 역할을 하며,
또한 AI가 예측하지 못한 새로운 생물학적 사실을 발견하는 통로이기도 합니다.

🧠 결론 – “AI는 도구, 인간은 설계자”

AlphaFold가 인류에게 선물한 것은 **‘속도의 이점’과 ‘정보의 폭발’**입니다.
하지만 그것이 모든 것을 대신해줄 수 있는 완전한 해결책은 아닙니다.
AI는 우리가 가진 실험 데이터를 더 잘 활용할 수 있도록 도와주는 강력한 파트너일 뿐,
결국 생명과학의 퍼즐을 맞추는 일은 우리 인간의 몫입니다.

💡 한 줄 요약
“AI는 등불이다. 길은 우리가 걸어야 한다.”

🇰🇷 AlphaFold 관련 국내 기업 리스트

아름바이오	AI 신약개발	단백질-약물 상호작용 예측	바이오벤처, AI 기반 스크리닝
스탠다임 (Standigm)	AI 기반 약물 설계	질병 예측, 신약 후보물질 생성	CJ그룹 투자 유치
신테카바이오	정밀의료/AI	유전체 분석, 항암제 예측모델	국내 대표 AI 바이오기업
휴벳바이오	단백질 치료제	재조합 단백질 기반 치료제	단백질 구조 해석 기반
아이진 (185490)	백신 및 단백질 치료제	코로나19 mRNA 백신, 항체치료제	백신 플랫폼 개발
지노믹트리	암 진단/바이오마커	유전자 기반 진단 + AI 알고리즘	AI 기반 암 조기진단 연구
마크로젠	유전체 분석	단백질-유전자 상관관계 분석	AI 생명정보분석 기반
싸이토젠	CTC 기반 분석	단백질 마커 기반 신약 타깃	AI 분석 협업 진행

🧠 참고: AlphaFold 자체와 직접적 제휴 기업은 국내에 없지만,
위 기업들은 AI + 단백질/유전체 분석 분야에서 AlphaFold와 유사한 생태계에서 활동 중입니다.