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온라인 튜토리얼 | 데이비드 베이커 팀이 RFdiffusion3를 오픈소스로 공개하여 모든 원자를 이용한 단백질 설계에 획기적인 발전을 이루었습니다.
최근 몇 년 동안 생성형 딥러닝 방법을 이용한 새로운 기능성 단백질 설계 분야에서 상당한 진전이 이루어졌습니다. 현재 RFdiffusion(RFD1) 및 BindCraft를 포함한 대부분의 방법은 아미노산 잔기 수준에서 단백질을 표현하며, 단백질 단량체, 복합체 및 단백질-단백질 상호작용 시스템을 성공적으로 설계해 왔습니다. 그러나 이러한 방법들의 해상도는 측쇄 상호작용을 통해 비단백질 구성 요소(예: 소분자 리간드 및 핵산)와 특이적으로 상호작용하는 구조를 정확하게 설계하기에는 여전히 부족합니다.
RFdiffusion2(RFD2)는 이러한 한계를 어느 정도 극복했지만, 확산 과정은 여전히 잔기 수준에 국한되어 있으며, 단백질 이외의 구성 요소와 추가적인 측쇄 상호작용을 형성하도록 확장하기는 어렵습니다.기존 연구에 따르면 원자 수준의 확산 과정을 이용하여 단백질 골격을 생성하고 이를 측쇄 모델링으로 확장할 수 있지만, 이러한 시도는 아직 단백질 이외의 구성 요소 간의 상호 작용을 효과적으로 모델링하는 데에는 성공하지 못했습니다.
이를 바탕으로,노벨상 수상자인 데이비드 베이커의 연구팀은 리간드, 핵산 및 기타 비단백질 원자로 구성된 구조에서 단백질의 3차원 형태를 생성할 수 있는 RFdiffusion3(RFD3)을 개발했습니다.이 모델은 모든 고분자 원자를 명시적으로 모델링하기 때문에 효소 설계와 같은 작업에서 복잡한 원자 수준의 제약 조건을 보다 쉽고 효율적으로 처리할 수 있습니다. RFD3의 고유한 전원자 구조는 원자 수준의 제약 조건 지정을 크게 단순화하여 수소 결합, 리간드 접촉 및 핵산 상호 작용을 정밀하게 제어할 수 있도록 합니다.
입력 시퀀스에서 거리와 같은 정보를 추출하기 위해 계산 집약적인 Pairformer 모듈에 의존하는 AlphaFold3(AF3)와 달리, 연구팀은 보다 가벼운 정보 추출 모듈을 설계했습니다.이를 통해 RFD3는 Pairformer의 레이어 수를 48개에서 단 2개로 대폭 줄여 계산 오버헤드를 크게 낮출 수 있습니다. 최종 모델은 학습 가능한 매개변수가 1억 6,800만 개에 불과합니다.연구팀은 RFD3를 활용하여 DNA 결합 단백질과 시스테인 가수분해효소를 설계하고 실험적으로 특성을 분석함으로써 RFD3의 광범위한 적용 가능성을 입증했습니다. RFD3는 복잡한 원자 수준의 제약 조건에 따라 임의의 비단백질 원자 환경을 기반으로 단백질 구조를 신속하게 생성할 수 있으며, 이는 단백질 설계가 달성할 수 있는 기능적 범위를 더욱 확장할 것입니다.
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튜토리얼 링크:
데모 실행
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4. 리소스 할당이 완료될 때까지 기다립니다. 상태가 "실행 중"으로 변경되면 "워크스페이스 열기"를 클릭하여 Jupyter 워크스페이스에 들어갑니다.
효과 시연
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잠시 기다리시면 아래로 스크롤하여 RFD3의 구조 예측 결과를 확인하실 수 있습니다.
위는 HyperAI가 이번에 추천하는 튜토리얼입니다. 누구나 와서 체험해 보세요!
튜토리얼 링크:
