생명과학 연구를 위한 생체분자 파운데이션 모델

단백질 파운데이션 모델은 GPT-4가 언어에서 보여준 것과 같은 역할을 단백질에 수행하며, 접힘, 기능, 진화의 규칙을 하나의 범용 신경망에서 학습합니다.

AlphaFold 3, ESM-3, Proteína, Pallatom과 같은 수십억 개의 파라미터로 구성된 트랜스포머 기반 단백질 파운데이션 모델은 접힘 예측, 돌연변이 스캐닝, 도킹 및 드 노보(de-novo) 설계를 위한 별도의 파이프라인을 하나의 프롬프트 기반 엔진으로 통합합니다. 스케일(대규모 데이터 및 파라미터), 다중 모달리티(통합된 시퀀스-구조-리간드 임베딩), 제어 가능성(프롬프트 또는 신속한 미세 조정)에 기반한 이 모델은 수주가 걸리던 실험실 작업이나 코드 개발을 몇 분만의 추론으로 단축함으로써, 단백질 R&D를 소프트웨어 중심의 워크플로우로 혁신할 수 있습니다.

차세대 파운데이션 모델(AlphaFold 3, ESM-3, Proteína, Pallatom)은 접힘 예측, 변이 평가, 분자 도킹, 온디맨드 단백질 설계를 하나의 AI 기반 파이프라인으로 통합합니다.

머지않아 이 모델들은 접힘 예측을 넘어 다중 사슬 복합체, 대사 경로, 적응형 생체 재료까지 온디맨드로 설계하는 전면적인 제작 단계로 확장될 것입니다. 세 가지 주요 흐름이 이러한 미래를 주도할 것으로 보입니다. 첫째, 희귀한 단백질 접힘을 포착할 수 있도록 수조 토큰 규모로 확장되는 훈련 데이터세트, 둘째, 극저온 전자현미경(Cryo-EM) 맵, 단일세포 판독값, 반응 속도 데이터를 함께 통합하는 심화된 교차-모달 융합, 셋째, 모델의 좌표를 DNA 구성체나 무세표 발현 레시피로 직접 변환하는 플러그앤플레이 어댑터의 도입입니다. 이 비전을 실현하려면 공유 가능한 고품질 구조 및 기능 데이터세트, 생성 정확도와 안전성을 평가할 수 있는 개방형 벤치마킹 도구, 그리고 대기업뿐만 아니라 연구실과 스타트업도 파운데이션 모델 수준의 속도로 개발을 반복할 수 있도록 지원하는 연산 효율적인 방법이 필요합니다.

Evo 2, Nucleotide Transformer, Enformer, Geneformer와 같은 유전체 파운데이션 모델들은 연구 논문 단계를 넘어 초기 제품화 단계로 진입하고 있습니다.

이러한 모델은 이미 변이 영향 예측과 단일세포 주석화 분야에서 벤치마크를 상회하는 성능을 보이고 있지만, 아직은 유전체 생물학의 일부만 다루는 데 그치고 있습니다. 지금까지 진전을 이룬 방식은 단순하지만 강력합니다. 바로 방대한 규모(수십억 개의 DNA 토큰 + 트랜스포머 파라미터), 자기 지도 전이 학습(오믹스 데이터로 사전 학습한 후 간단한 미세 조정), 그리고 일부 모델에 적용된 다중 모달리티(서열, 염색질, 단일세포 판독값을 하나의 모델에 통합)입니다. 개방형 데이터세트가 확대되고 GPU 기반 훈련 효율성이 개선되면서, 이러한 “유전체 파운데이션 모델”은 모든 생명과학 기술 스택의 표준 계층으로 자리 잡게 될 것입니다.

유전체 파운데이션 모델(Evo 2, Nucleotide Transformer, Enformer v2, scGPT)은 수십억 개의 DNA 토큰을 실시간 변이 영향 예측, 단일세포 주석화, CRISPR 기반 설계로 전환하며, 유전체 규모의 AI 코파일럿과 차세대 치료제 발견을 위한 기반을 마련하고 있습니다.

이제 유전체 규모 AI 코파일럿의 시대가 본격적으로 열릴 것입니다. Geneformer와 Evo 2 같은 연구는 트랜스포머 모델이 유용한 CRISPR 편집, 드노보(de-novo) 프로모터, 조절 회로를 단순히 예측하는 수준을 넘어 가상 환경에서 직접 설계할 수 있음을 입증하고 있습니다. HyenaDNA, GenSLM, Longformer-DNA와 같은 새로운 아키텍처는 컨텍스트 윈도우를 1Mbp 이상으로 확장함으로써, 3D 염색질 루프와 장거리 유전자 조절을 포착할 수 있습니다. 궁극적으로 다중 오믹스 데이터는 메틸화, ATAC-seq, 공간 RNA 정보를 서열 임베딩에 통합하여 더 깊이 있는 생물학적 인사이트를 제공할 수 있습니다. 이러한 발전은 단일 "유전체 파운데이션 모델" API만으로 실시간 임상 변이 분류, 고처리량 강화인자 발견, 그리고 프로그래머블 세포 치료와 같이 하루 만에 가능한 신약 설계 방식을 구현할 수 있도록 합니다. 이러한 미래를 실현하려면 개인정보가 안전하게 보호되는 개방형 유전체 데이터세트, 표준화된 제로샷 벤치마크, 하이퍼스케일 연구소 외부 환경에서도 수조 개 토큰 규모의 사전 훈련을 경제적으로 수행할 수 있는 차세대 컴퓨팅 인프라 및 소프트웨어가 필수적입니다.

화학 파운데이션 모델은 연구 시연 단계에서 벗어나, 신약 개발을 위한 실전 도구로 발전하고 있습니다. 

MoLFormer-XL, Uni-Mol 2, MolMIM, GenMol 등의 모델은 수억 개의 저분자 문자열(SMILES), 3D 구조, 양자화학 데이터를 분석하여 신약 후보를 제안하고, 주요 생화학 특성을 거의 실시간으로 예측하며, 가능한 합성 경로를 제시합니다. 세 가지 동력이 이러한 발전을 이끌고 있습니다. 첫째, 분자 형태를 인식하는 3D 인지형 트랜스포머 및 디퓨전 모델, 둘째, 하나의 모델이 특성 예측, 결합 점수 산정, 합성 계획까지 처리할 수 있도록 하는 다중 작업 사전 훈련, 셋째, 양자 및 분자역학 시뮬레이션의 물리 정보를 내재화하는 시뮬레이션 보강 학습입니다.

MoLFormer-XL, Uni-Mol 2, MolMIM, GenMol 같은 저분자 파운데이션 모델은 SMILES 문자열, 3D 구조, 양자화학 데이터를 사용하여 신약 후보를 생성하고, ADMET 특성을 예측하며, 합성 경로를 설계합니다. 이 모든 과정은 3D 인지형 멀티태스킹 및 시뮬레이션 증강 트랜스포머를 통해 구현됩니다.

화학 반응, 분자 시뮬레이션, 3D 구조로 훈련된 대규모 그래프 트랜스포머는 단일 통합 임베딩을 기반으로 합성 경로를 제안하고, 독성 가능성을 경고하며, 친환경 촉매를 추천할 수 있습니다. 이러한 모델의 향후 개발은 끊임없이 확장되는 데이터/파라미터 규모, 스펙트럼과 결정 구조를 반응 조건과 결합하는 다중 모달 사전 훈련, 그리고 모델을 틈새 스캐폴드에 몇 분 만에 적용할 수 있도록 하는 플러그인 어댑터의 도입이라는 세 가지 동력에 의해 좌우됩니다. 광범위한 적용을 위해서는 고품질의 개방형 반응/속성 세트, 엄격한 벤치마킹 기준, 수십억 토큰 규모를 실행하기 위한 보다 효율적인 GPU 처리 성능이 여전히 필수적입니다. 이러한 기반이 갖춰지면, 화학 파운데이션 모델은 리드 최적화 시간을 단축하고, 실험실 폐기물을 줄이며, 예측 기반 합성을 의약화학 워크플로우의 일상적인 표준으로 정착될 것입니다.