단백질 공학과 3D 프린팅

20여년 전, 워싱턴 대학의 데이비드 베이커(David Baker)가 주도한 획기적인 성과는 새로운 단백질 설계의 시작을 알렸다. 초기 창작물인 'Top7'은 처음에는 생물학적 기능이 부족했지만 오늘날 이 분야는 맞춤형 효소와 단백질을 위한 강력한 도구로 진화했다. Baker의 팀과 협력하는 Neil King은 불과 1년 반 전에는 불가능하다고 여겨졌던 작업을 수행하는 능력을 언급하면서 이러한 발전의 혁신적인 성격을 강조한다. 이러한 성공은 단백질 서열을 구조에 연결하는 광범위한 데이터 세트와 단백질 구조의 숨겨진 문법을 밝히는 데 있어 딥 러닝의 필수적인 역할에 크게 기인한다.

단백질 설계를 위한 딥러닝

ChatGPT를 지원하는 것과 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 활용은 단백질 설계에서 '순서 기반' 전략의 길을 열었다. 바르셀로나 분자 생물학 연구소의 Noelia Ferruz와 그녀의 팀은 안정적인 접힘으로 합성 단백질을 지속적으로 생성하는 알고리즘인 ProtGPT2를 개발했다. 한편, DALL-E와 같은 이미지 생성 도구와 유사한 확산 모델을 기반으로 한 '구조 기반' 접근 방식은 2023년 맞춤형 단백질 설계 알고리즘에서 주목할만한 진전을 보여주었다. RFdiffusion 소프트웨어와 Chroma 도구는 이러한 접근 방식의 힘을 보여준다. 새로운 단백질 공학 분야에서.

딥페이크 감지

생성적 AI 알고리즘의 급증으로 설득력 있지만 완전히 인공적인 미디어의 생성이 촉진되어 잠재적인 무기화에 대한 우려가 높아지고 있다. University at Buffalo의 Siwei Lyu는 AI로 생성된 '딥페이크' 콘텐츠의 보급을 강조하여 미디어 법의학 전문가와의 고양이와 쥐 게임을 촉발했다. 솔루션에는 AI 모델의 출력에 숨겨진 신호를 삽입하여 워터마크를 생성하고, 콘텐츠 분석에 중점을 두고, DeepFake-O-Meter와 같은 탐지 도구를 개발하는 것이 포함된다. 지정학적 갈등이 지속되면서 AI가 생성한 잘못된 정보와의 싸움은 지속될 것으로 예상된다.

CRISPR 기반 유전자 편집

2023년 말 최초의 CRISPR 기반 유전자 편집 치료법의 획기적인 승인은 겸상 적혈구 질환 및 수혈 의존성 베타 지중해빈혈에 대한 게놈 편집에 중요한 이정표를 세웠다. 프로그래밍 가능한 RNA 및 Cas9와 같은 DNA 절단 효소를 활용하는 CRISPR 및 그 파생물은 실험실에서 유전자 변형에 혁명을 일으켰다. SSAP(단일 가닥 어닐링 단백질) 및 프라임 편집과 같은 새로운 솔루션은 DNA 서열의 정확하고 프로그래밍 가능한 삽입 가능성을 제공하여 유전 질환의 영향을 완화할 수 있는 길을 열어준다.

작물 공학의 혁신

인간 건강 외에도 CRISPR 기반 기술은 작물 공학 분야에서 발전을 이루고 있다. 중국과학원 Caixia Gao와 그녀의 팀은 쌀과 옥수수와 같은 작물에 DNA를 삽입하기 위한 특정 표적 부위를 도입하기 위해 프라임 편집을 활용하는 방법인 PrimeRoot를 개발했다. 이 기술은 작물에 질병 및 병원체 저항성을 부여하고 식물 종 전체에 광범위하게 적용할 수 있는 CRISPR 기반 식물 게놈 공학의 지속적인 혁신을 보여준다.

작성자: Impact Lab